В работе рассматривается задача применения сверточных нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. В качестве временных рядов были рассмотрены ценовые ряды двух финансовых индексов с данными за один и тот же период времени. При прогнозировании был использован бинарный классификатор. Рассматривались два класса: рост и отсутствие роста. По отрезкам временных рядов одинаковой длины были построены двумерные карт. Для прогнозирования временных рядов были обучены две сверточных нейронных сети с различным количеством настраиваемых весов и различной архитектурой. По результатам вычислительного эксперимента был сделан вывод о преимуществе нейронной сети с большим количеством настраиваемых весов.