У роботі представлено результати розробки інтелектуальної системи прийняття торгових рішень на

фінансових ринках на основі гібридного підходу, що поєднує фільтрацію фінансових часових рядів,

формування інформативних ознак та адаптивну нейро-нечітку систему логічного виведення ANFIS.

Запропоновано архітектуру програмного забезпечення, яка забезпечує модульність, інтерпретованість

та адаптивність моделі в умовах нестаціонарності та шумовості ринкових даних. Проведено

експериментальні дослідження на історичних даних фінансового ринку, які підтвердили ефективність

запропонованого підходу.