Підхід щодо моделювання вартості акцій по закриттю біржового ринку із використанням нейронних мереж
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Загальний обсяг роботи: 108 с., 39 рис., 21 табл., 2 дод., 33 джерела.
Об’єкт дослідження: відкриті дані про торги акціями на фондовому
ринку.
Мета дослідження: дослідження ефективності існуючих моделей для
прогнозування вартості акцій на фондовому ринку, виявлення їх сильних та
слабких сторін у контексті волативності ринку.
Актуальність дослідження: прогнозування вартості акцій на фоні
зростаючої волативності фондових ринків є важливою темою для інвесторів
та трейдерів.
Дослідження спрямоване на аналіз ефективності популярних методів
машинного навчання, включно з алгоритмами глибокого навчання, у контексті
підвищення точності прогнозів вартості акцій за умов зростаючої волативності
ринків. У його рамках передбачено вивчення сучасних моделей прогнозування
вартості акцій із оцінкою їх результативності за різного рівня волативності
вхідних даних. Також увагу буде приділено виявленню існуючих вад і
обмежень поширених методів прогнозування.
У даній роботі буде представлена програмна реалізація багатошарової
нейронної мережі, мережі довгої короткочасної пам’яті та методу Random
Forest. Для реалізації було обрано мову програмування Python (версія 3.9.12)
та середу розробки Jupyter Notebook.
Опис
Ключові слова
вартість акцій, прогнозування, нейронні мережі, фондовий ринок, random forest, dnn, lstm, stock price, forecasting, neural networks, stock market
Бібліографічний опис
Гирила, С. І. Підхід щодо моделювання вартості акцій по закриттю біржового ринку із використанням нейронних мереж : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Гирила Степан Ігорович. - Київ, 2024. - 108 с.