Implémentation de réseaux de neurones LSTM en environnement à données limitées

Abstract

Ce mémoire fait l'objet des caractéristiques des réseaux de neurones au sens large et de leurs capacités à générer des prévisions financières dans un environnement à données limitées. Une partie du mémoire aborde l'origine des réseaux de neurones ainsi que les idées directrices derrière leur création. Leurs utilisations pratiques sont ensuite présentées au lecteur afin de dresser un portrait de leurs applications modernes et réelles. Une grande partie du travail réalisé est de créer le programme qui génère l'environnement capable d'interpréter et comparer les réseaux de neurones avec des modèles de références souvent utilisés en modélisation financière, dont l'ensemble du code est disponible en annexe afin de permettre la reproductibilité des résultats. Finalement, une dernière section traite des possibles utilisations futures de ces algorithmes et les implémentations possibles en retirant les limites présentées dans ce travail.