Данная работа посвящена исследованию методов анализа временных рядов котировок акций и программной реализации модуля. Задачи, которые решались в рамках выполнения выпускной квалификационной работы: 1) изучение функционирования фондового рынка, как осуществляется торговля на рынке акций; 2) описание методов анализа фондового рынка (фундаментального и технического); 3) рассмотрение существующих программных решений для анализа и прогноза ситуации на рынке акций; 4) исследование современных нейросетевых технологий и изучение подходов к их реализации; 5) разработка, тестирование и апробация программного модуля, адаптированного для анализа  временных рядов котировок  акций. Модуль разработан в интегрированной среде разработки Visual Studio 2022, для создания исходного кода использован язык программирования C#, интерфейс разработан с применением технологии WPF. Практическая значимость работы определяется возможностью применения реализованного модуля дилерами, брокерами, инвесторами или потенциальными инвесторами, ведь используя различные подходы и данные, инвесторы могут улучшить свое понимание динамики рынка и усовершенствовать свои инвестиционные стратегии.

This work is devoted to the study of methods for analyzing time series of stock quotes and the implementation of a module for analyzing and forecasting stock quotes. The research set the following goals: 1) studying the functioning of the stock market, how trading is carried out on the stock market; 2) description of stock market analysis methods (fundamental and technical); 3) reviewing existing software solutions for analyzing and forecasting the situation on the stock market; 4) research of modern neural network technologies and study of approaches to their implementation; 5) development, testing and approbation of a software module adapted for analyzing time series of stock quotes. The module was developed in the Visual Studio 2022 integrated development environment, the C# programming language was used to create the source code, the interface was developed using WPF technology. The practical significance of the work is determined by the possibility of using the implemented module by dealers, brokers, investors or potential investors, because using various approaches and data, investors can improve their understanding of market dynamics and improve their investment strategies.