Інтелектуальна система прогнозування фінансових часових рядів

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2025

Науковий керівник

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

Магістерська дисертація: 129 с., 9 рис., 29 табл., 2 дод., 27 джерел. Актуальність теми. Сучасні фінансові ринки характеризуються високою волатильністю, нелінійністю та нестаціонарністю, що знижує ефективність класичних статистичних моделей прогнозування й ускладнює управління ризиками. Метою роботи є розроблення та експериментальна перевірка інтегрованої інтелектуальної системи прогнозування фінансових часових рядів і розподілу фінансового ресурсу на основі LSTM, методів оцінки прогнозної невизначеності та портфельної оптимізації. Об’єктом дослідження є фінансові часові ряди біржових активів. Предметом дослідження є методи їх прогнозування та моделі розподілу фінансового ресурсу з урахуванням невизначеності прогнозу. У роботі проаналізовано класичні статистичні моделі та нейронні мережі, обґрунтовано вибір моделі LSTM. Розроблено LSTM-архітектуру з ковзним вікном та autoregressive rolling forecast для прогнозу. Запропоновано три підходи до оцінки невизначеності прогнозу і реалізовано чотири моделі розподілу фінансового ресурсу. Експериментальні дослідження виконано з використанням Python, TensorFlow/Keras, NumPy та Pandas. Наукова новизна полягає у створенні інтегрованої системи, що поєднує LSTM-прогноз із багаторівневою оцінкою невизначеності та використанням інтервалів довіри в моделях оптимізації. Практичне значення роботи полягає у розробленні програмної системи та стартап-проєкту «MakProphet» для підтримки інвестиційних рішень на нестабільних фінансових ринках.

Опис

Ключові слова

фінансові часові ряди, lstm, невизначеність прогнозу, financial time series, lstm, forecasting uncertainty, monte carlo, black–litterman, risk parity, dro, fintech

Бібліографічний опис

Макітрук, М. Т. Інтелектуальна система прогнозування фінансових часових рядів : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Макітрук Максим Тарасович. – Київ, 2025. – 129 с.

ORCID

DOI