Сравнительный анализ моделей прогнозирования курса валют с использованием машинного обучения на примере валют БРИКС

Страны БРИКС играют значительную роль в формировании международного экономического ландшафта. Прогнозирование курсов валют стран БРИКС имеет особое значение в связи с потенциальным влиянием колебаний их валют на мировую торговлю, инвестиции и финансовые рынки. В этом исследовании проводится анализ моделей прогнозирования обменных курсов валют с использованием методологий машинного обучения с особым акцентом на валюты стран БРИКС. В этом исследовании оценивается эффективность различных алгоритмов машинного обучения в контексте прогнозирования курсов валют в странах БРИКС. В частности, в нем рассматривается эффективность DeepAR, нового алгоритма глубокого машинного обучения, созданного Amazon, который объединяет принципы эконометрической авторегрессии с рекуррентными архитектурами нейронных сетей, и Temporary Fusion Transformer, усовершенствованного алгоритма прогнозирования, представленного Google, который сочетает структуры LSTM с механизмами transformer. Эти алгоритмы сравниваются с эталонной прогнозной моделью ARIMAX из области эконометрики. Целью данного исследования является совершенствование методов прогнозирования при анализе финансовых временных рядов путем выявления наиболее эффективных алгоритмов машинного обучения для прогнозирования валютных курсов.