Ця стаття пропонує новий підхід до прогнозування цін на фондовому ринку, використовуючи гібридну модель, яка поєднує Neural Prophet з глибокою нейронною мережею (DNN). Інтеграція має на меті захопити як залежності часових рядів, так і складні нелінійні закономірності, властиві даним фондового ринку, які є вирішальними для точного прогнозування. Експериментальні результати демонструють покращену точність прогнозування порівняно з традиційними методами, пропонуючи цінний інструмент для фінансового аналізу та інвестиційних стратегій у реальних сценаріях.