Система підтримки прийняття рішень фондового ринку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorКіріянов, Іван Олексійович
dc.date.accessioned2023-09-25T07:09:23Z
dc.date.available2023-09-25T07:09:23Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна робота: 113 сторінок, 6 таблиць, 33 рисунки, 2 додатки, 25 джерел. Об’єктом дослідження є набір даних фондового ринку про вартість акцій за обраний проміжок часу. Предметом дослідження є рекурентні нейронні мережі, мережі довгої короткочасної пам’яті та алгоритми машинного навчання з вчителем. Мета цієї дипломної роботи – системний аналіз фондового ринку, дослідження методу Хігучі, фрактальної розмірності та теорії циклів, розгляд теорії хвиль Елліота, використання різних типів нейронних мереж для аналізу та прогнозування фондового ринку компанії Raiffeisen Bank International AG. Фондовий ринок це економічна мережа, яка включає випуск, розповсюдження та торгівлю цінними паперами. Його значення полягає в здатності збирати фінансові активи з різних джерел, включаючи підприємства, громадян, іноземні інвестиції та уряд. Використовуючи нейронні мережі, можна отримати уявлення про рухи фінансових ринків і визначити їхні наступні кроки. Це цінний інструмент для розуміння поведінки ринку. Були розглянуті метод k-найближчих сусідів (KNN), довга короткочасна пам'ять (LSTM) та вентильні рекурентні вузли (GRU) . Завдяки ретельному дослідженню нейронних мереж, було зроблено остаточні висновки та надані рекомендації щодо використання методів нейронних мереж для аналізу фондових ринків.uk
dc.description.abstractotherThesis contains: 113 pages, 6 tables, 28 figures, 2 appendices, 25 references The object of research is a set of stock market data on the value of shares over a selected period of time. The subject of the study are recurrent neural networks, long short-term memory networks and supervised machine learning algorithms. The purpose of this thesis is a systematic analysis of the stock market, a study of the Higuchi method, fractal dimensionality and cycle theory, consideration of Elliot wave theory, and the use of various types of neural networks to analyze and forecast the stock market of Raiffeisen Bank International AG. The stock market is an economic network that includes the issuance, distribution, and trading of securities. Its importance lies in its ability to gather financial assets from a variety of sources, including businesses, individuals, foreign investment, and the government. In addition, it provides opportunities to convert idle cash. Neural networks provide in insight into the movements of financial markets and determine their next steps. It is a valuable tool for understanding market behavior. The study deals with the application of various machine learning methods to financial markets. The k-nearest neighbors (KNN) method, long short-term memory (LSTM), and recurrent nodes (RNN) were considered. After a thorough study of neural networks, we draw final conclusions and give recommendations on the use of neural network methods for analyzing stock markets.uk
dc.format.extent113 с.uk
dc.identifier.citationКіріянов, І. О. Система підтримки прийняття рішень фондового ринку : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Кіріянов Іван Олексійович. – Київ, 2023. – 113 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60500
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectфінансові ринкиuk
dc.subjectфондові ринкиuk
dc.subjectхвилі елліотаuk
dc.subjectхвильовий аналізuk
dc.subjectметод хігучіuk
dc.subjectфрактальна розмірністьuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectpythonuk
dc.subjectkerasuk
dc.subjectfinancial marketsuk
dc.subjectstock marketsuk
dc.subjectelliot wavesuk
dc.subjectwave analysisuk
dc.subjecthiguchi methoduk
dc.subjectfractal dimensionuk
dc.subjectneural networksuk
dc.titleСистема підтримки прийняття рішень фондового ринкуuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи