Celem niniejszej pracy jest zbadanie możliwość zastosowania sztucznych sieci neuronowych do krótkoterminowej predykcji kursów na giełdzie walutowej. Badania przeprowadzono na podstawie danych o kursie wona Południowokreańskeigo względem dolara amerykańskiego. Sprawdzono wykorzystanie różnych wskaźników analizy technicznej i fundamentalnej oraz różne architektury sieci neuronowych, aby wyłonić model o największej dokładności predykcji dla nowych danych. Ostatecznie podjęto próbę oceny, czy wykorzystanie takiego modelu w praktyce umożliwi inwestorowi osiąganie lepszych wyników.
Do badania wykorzystano sieć MLP oraz rekurencyjną sieć LSTM.