(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Ярошенко, Олександр Романович; Данилов, Валерій Якович
Дипломна робота: 131 с., 30 рис., 29 табл., 26 посилань, додаток.
Мета роботи – розробити систему прогнозування руху цін на криптовалютному ринку, з використанням генеративно-змагальних мереж та фрактальної розмірності, для подальшого застосування в роботі фінансових компаній. Об’єкт дослідження – дані руху ціни криптовалютної пари BTC/USD та дані руху ціни індекса Доу-Джонса. Предмет досліджень – методи прогнозування поведінки сучасних фрактальних фінансових ринків. Новизна дослідження полягає в виявленні фрактальних властивостей даних сучасних фінансових ринків, розробка архітектур генеративно-змагальних нейронних мереж глибокого навчання TimeGAN з врахуванням регуляризаторів, що містять фрактальну розмірність. У цій роботі запропоновано СППР для прогнозування динаміки цін криптовалютної пари BTC/USD з врахуванням фрактальної структури фінансових ринків та їх фрактальних розмірностей. За результатами роботи видано дві публікації в збірниках закордонних науково-практичних конференцій.