Кафедра інформатики та програмної інженерії (ІПІ)
Постійне посилання на фонд
Сайт кафедри: https://ipi.kpi.ua/
Переглянути
Перегляд Кафедра інформатики та програмної інженерії (ІПІ) за Ключові слова "004.032.26"
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Програмна система прогнозування ринку акцій на основі даних із соціальних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Нагуляк, Андрій Сергійович; Сидоров, Микола ОлександровичОбсяг дисертації – 90 аркушів, містить 6 додатків та 25 посилань на використані джерела. Представлено 25 рисунків та 27 таблиць. Актуальність теми. Акції, є найпопулярнішим фінансовим активом. На сьогоднішній день, існує багато бірж, завдяки яким, кожен може володіти акціями. Точне прогнозування прибутковості фондового ринку - дуже складне завдання. Існує безліч факторів, що ускладнюють прогнозування цін на акції, включаючи волатильний та нелінійний характер фінансових фондових ринків. З появою штучного інтелекту та збільшенням обчислювальних можливостей, методи програмного прогнозування виявилися найбільш ефективними при прогнозуванні цін на акції. Мета дослідження. Метою дипломної роботи є створення програмного забезпечення для передбачення ринка акцій на основі соціальних мереж. Поставлена мета реалізується через наступні завдання : інструментів для зчитування даних з соціальних мереж; аналіз інструментів для зчитування даних про акції компаній; аналіз інструментів та методів обробки даних для побудови моделей прогнозування та кореляційного аналізу; аналіз методів для прогнозування часових рядів; вибір технологій та архітектури для побудови ПЗ; розробка програмного забезпечення. Об’єктом дослідження є програмне забезпечення систем прогнозування ринка акцій. Предметом дослідження є підходи, методи, моделі, створення і підтримка програмного забезпечення системи прогнозування ринка акцій. Наукова новизна. У цьому дослідженні було проаналізовано різні моделі для прогнозування цін на акції, обрано найбільш ефективну модель, та вдосконалено його, шляхом використання даних з соціальних мереж. Фінансові дані, такі як ціни відкриття, максимуму, мінімуму та закриття акцій, а також дані з соціальних мереж, такі як кількість згадок про компанію, впливовість людей які згадують компанію, оцінка згадки компанії, використовуються для створення нових змінних, які використовуються як вхідні дані для моделі. Моделі оцінюються за допомогою стандартних стратегічних показників ефекту прогнозування: середня абсолютна помилка (MAE), середньоквадратична помилка (RMSE), R-квадрат (R2). Низькі значення індикаторів MAE, RMSE показують, що модель є досить точною при прогнозуванні ціни закриття акцій. А високий показник R2 показує, що модель є досить ефективною. Практичне значення. Спроектована та реалізована система підходить для інвесторів, які хочуть підтвердити свої думки, щодо росту акцій компанії. Архітектура розроблена таким чином, що можна додавати все більше методів передбачення та джерел даних, для подальшого дослідження. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на Першій Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології»(SoftTech-2021) – м. Київ. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: Нагуляк А. С. використання моделі CLSTM для прогнозування курсу акцій фондового ринку // Матеріали Першої Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології»(SoftTech-2021) – м. Київ. НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського», 22-26 листопада 2021 р – с. 135.