Методи та засоби прогнозування індексу акцій у реальному часі на базі хмарних обчислювальних сервісів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМухін, Вадим Євгенійович
dc.contributor.authorВеличко, Георгій Вячеславович
dc.date.accessioned2022-02-22T10:11:18Z
dc.date.available2022-02-22T10:11:18Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenMaster`s thesis contains: 92 p., 21 tables, 28 fig., 1 add. and 30 references. The theme: The mechanisms tools for real-time stock market index prediction based on Cloud Compute Services. The objects of this research are mechanisms for stock market index prediction based on Cloud Compute Services. The subjects of this research are neural network architectures: multilayer neural network, convolutional neural network, long short-term memory, cloud compute services, Amazon Web Services. The purpose of this work is to improve efficiency of stock market index prediction based on Cloud Compute Services and design model of system for stock market index forecasting based on Cloud Compute Services. The relevance of this topic is that using neural networks could drastically improve stock market values forecasting comparing to other technical methods. Cloud compute services provides fast and flexible deployment of infrastructure as well as constant availability. Also designed a model of system for real-time stock index forecasting based on cloud compute services. During research I built three architectures of neural networks and analyzed which of them work better with the given case. For further research, it is possible to use Keras Tuner which allows to automatically tune hyperparameters on our neural network and improve output result. Also, additional data about companies provided real-time can improve models.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 92 с., 28 рис., 21 табл., 1 дод., 30 джерел. Тема роботи — Методи та засоби прогнозування індексу акцій у реальному часі на базі хмарних обчислювальних сервісів. Об’єкт дослідження — методи прогнозування акцій на базі хмарних обчислювальних сервісів. Предмет досліджень — багатошарова нейронна мережа, згорткова нейронна мережа та мережа довгої короткочасної пам’яті, хмарні обчислювальні сервіси, Amazon Web Services. Мета роботи — підвищити ефективність прогнозування індексу акцій на базі хмарних обчислювальних сервісів та розробити модель реалізації системи на базі хмарних сервісів. Актуальність — використання апарату штучних нейронних мереж дає змогу робити більш точні передбачення ціни акцій порівнюючи з іншими технічними методами. Хмарні сервіси забезпечують швидке та гнучке розгортання інфраструктури, забезпечує їх повсякчасну доступність. В ході виконання роботи було реалізовано декілька ахітектур нейронних мереж та проведено аналіз результатів їх роботи. Також було cпроектовано систему прогнозування індексу акцій в реальному часі на базі хмарних сервісів. Для покращення результатів у майбутньому можна застосувати Keras Tuner, який автоматично підбирає гіперпараметри нейронної мережі. Також можна використовувати додаткову інформацію про компанію і додавати ці дані до моделей.uk
dc.format.page92 с.uk
dc.identifier.citationВеличко, Г. В. Методи та засоби прогнозування індексу акцій у реальному часі на базі хмарних обчислювальних сервісів : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Величко Георгій Вячеславович. – Київ, 2021. – 92 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/46687
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectіндекс акційuk
dc.subjectбагатошарові нейронні мережіuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectнейронні мережі довгої короткочасної пам’ятіuk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectхмарні обчислювальні сервісиuk
dc.subjectAmazon Web Servicesuk
dc.subjectGoogle Cloud Platformuk
dc.subjectstock indexuk
dc.subjectmultilayer neural networkuk
dc.subjectconvolutional neural networkuk
dc.subjectlong short-term memoryuk
dc.subjectcloud compute servicesuk
dc.subjectAmazon Web Servicesuk
dc.subjectGoogle Cloud Platformuk
dc.subject.udc04.004uk
dc.titleМетоди та засоби прогнозування індексу акцій у реальному часі на базі хмарних обчислювальних сервісівuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Velichko_magistr.pdf
Розмір:
3.13 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи