Інформаційна технологія прогнозування нестаціонарних фінансових процесів на основі машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2021
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 87 с., 10 табл., 24 рис., 2 додатків, 34 джерел.
Дана робота присвячена вивченню методів та моделей
прогнозування нестаціонарних фінансових процесів. Також проведенню
порівняльного аналізу методів прогнозування, а саме ARIMA та LSTM.
Створено програмний продукт для досягнення поставлених цілей.
Об’єкт дослідження – дані котирування цін індексу S&P 500.
Предмет дослідження – методи прогнозування нестаціонарних
фінансових процесів на основі машинного навчання – модель ARIMA та
рекуретні нейронні мережі, а саме мережа LSTM.
Мета роботи – виявлення ефективності та точності моделей ARIMA
та LSTM, що використовуються для аналізу та прогнозування котирування
біржових індексів.
Актуальність – можливість достовірного передбачення вартості
біржових індексів – це потужний інстумет в трейдингу на фінансовому
ринку, котрий підвищує можливість отримання прибутку шляхом
прийняття правильних рішень основаних на спрогнозованних данних.
Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – розгляд та
реалізація інших методів машинного навчання для визначення
найточнішого методу прогнозування. Проведення досліджень методів для
побудови торгових стратегій на фінансовому ринку. Розробка мобільного
додатку з функціоналом прогнозування цін на світовому фінансовому
ринку та побудовою автоматичних торгових стратегій.
Опис
Ключові слова
прогнозування, аналіз нестаціонарних фінансових процесів, нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі, фінансовий ринок, біржові індекси, forecasting, analysis of non-stationary financial processes, neural networks, recurrent neural networks, financial market, stock exchanges
Бібліографічний опис
Клименко, І. О. Інформаційна технологія прогнозування нестаціонарних фінансових процесів на основі машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Клименко Ірина Олександрівна. – Київ, 2021. – 87 с.