Sztuczna inteligencja zastosowana do prognozowania zrównoważonych funduszy

W niniejszym badaniu opracowano model prognozowania szeregów finansowych koncentrując się na indeksie zrównoważonego rozwoju przedsiębiorstw (ISE B3) i funduszu ISUS11 przy użyciu technik sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Badanie łączy filtr Kalmana i sieć neuronową Bi-LSTM przy użyciu metod zespołowych w celu uchwycenia złożoności i zmienności rynków finansowych. Model 3 który łączy oba modele wykazał najlepszą wydajność z 90-procentową dokładnością w szacowaniu szczytów i dolin. Połączenie modeli okazało się skuteczne w poprawie dokładności i odporności prognoz podkreślając znaczenie podejść hybrydowych.