Predicting time series is currently one of the problems that can be solved through the use of machine learning
methods. A time series is a set of data points in which the sequence is measured at equal time intervals. Predicting the value
of the time series can influence your decisions or help you achieve better results. Stock quotes are an example of a time
series – the purpose of the created model is attempt to predict their value. One solution to the problem of predicting the
results of the time series is the LSTM network. The network contains layered LSTM cells that have the ability to use
previously observed relationships in the data set. The number of LSTM layers and cells in each layer is dependent on the
designer and is selected based on expert knowledge. The results obtained from the model may seem correct and close
to the real ones. Regardless of what values we get and how high the accuracy of the model will be, it should be remembered
that stock prices are influenced by parameters and events that cannot be predicted. The predicted values obtained from the
model should be treated as a guide or reference information. Stock quotes may change under the influence of geopolitical
situations, company involvement, armed conflict or other random and unpredictable phenomenon, therefore, when making
decisions, the results of the model should not be taken for granted.
Przewidywanie szeregów czasowych jest obecnie jednym z problemów, które mogą zostać rozwiązane poprzez
zastosowanie metod uczenia maszynowego. Szeregiem czasowym nazwiemy zbiór danych, w których pomiar odbywał
się w jednakowych odstępach czasu. Przewidywanie wartości szeregu czasowego może wpłynąć na podejmowane decyzje
lub pomóc w osiąganiu lepszych wyników. Przykładem szeregu czasowego są notowania giełdowe – celem utworzonego
modelu jest próba przewidywania ich wartości. Jednym z rozwiązań problemu przewidywania wyników szeregów czasowych
jest sieć LSTM. Sieć zawiera warstwowo ułożone komórki LSTM, które mają zdolność do wykorzystywania wcześniej
zaobserwowanych zależności występujących w zbiorze danych. Liczba warstw i komórek LSTM w każdej warstwie jest
zależna od projektanta i dobiera się ją w oparciu o wiedzę ekspercką. Wyniki otrzymane z modelu mogą wydawać się poprawne
i zbliżone do rzeczywistych. Niezależnie od tego, jakie wartości otrzymamy i jak duża będzie dokładność modelu, należy
pamiętać, że na notowania giełdowe wpływ mają parametry i zdarzenia, których nie da się przewidzieć. Wartości przewidywane,
otrzymane z modelu, należy traktować jako pomoc lub informacje poglądowe. Notowania giełdowe mogą zmieniać się pod
wpływem sytuacji geopolitycznej, upadku firmy, konfliktu zbrojnego lub innego losowego i niemożliwego do przewidzenia
zjawiska, dlatego przy podejmowaniu decyzji nie należy traktować wyników modelu jako pewne.
