У роботі запропонована нова методика аналізу моделей, яка враховує ризики та адаптивність моделей прогнозування із використанням рекурентних нейронних мереж. Вона має можливість гнучкого налаштування завдяки використанню вагових коефіцієнтів у розрахунках, що дозволяє адаптуватися не лише до змін на ринку, а й до різних аналітичних інструментів. Архітектура розробленої системи передбачає модульний підхід, де кожен компонент методу реалізований як окремий модуль з чітко визначеними інтерфейсами взаємодії. Це дозволило протестувати методику на реальних історичних даних та підтвердити її ефективність у порівнянні з традиційними підходами.