Інформаційна система для прогнозування котирування акцій на основі нейромереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЖиров, Олександр Леонідович
dc.contributor.authorНочовний, Олексій Олександрович
dc.date.accessioned2019-10-01T11:49:41Z
dc.date.available2019-10-01T11:49:41Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractenThe work consist of 76 pages 15 images 8 tables 19 sources The theme: «Information system for prediction stock quotes on the basis of neural networks». Modeling and forecasting of time series is one of the most fundamental importance for various practical applications. In connection with this, in recent years there has been a lot of scientific work on this topic. The literature offers many important models for increasing the accuracy and efficiency of modeling and forecasting of time series. The purpose of the thesis is a brief description of some popular models of forecasting of time series used in practice, with their characteristic features. Two possible classes of time series models are described: stochastic and neural networks, along with their inherent strengths and weaknesses for prediction. Accordingly, the goal is to develop a software product for obtaining practical results and to compare the work of the prediction result based on the neural network and stochastic models. Also, these answers to questions related to the simulation of time boards, such as: stationary, thrift, retraining, etc. The subject of the study is the statistical data of the stock quotes of companies used to train the neural network.uk
dc.description.abstractukДипломна робота: 76 с., 15 рис., 8 табл., 2 додатки,19 джерел. Моделювання та прогнозування часових рядів має принципове значення для різного практичного застосування. В зв'язку з цим, протягом останніх років у цій темі було безліч наукових робіт. У літературі запропоновано багато важливих моделей для підвищення точності та ефективність моделювання та прогнозування часових рядів. Мета дипломної робот - стислий опис деяких популярних моделей прогнозування часових рядів, що використовуються на практиці, з їх характерними рисами. Описані два можливі класи моделей часових рядів: стохастичні та нейронні мережі разом з їх притаманними для прогнозування сильними і слабкими сторонами. Відповідно метою є розробка програмного продукту для отримання практичних результатів та порівняння роботи результату прогнозування на основі нейронної мережі та стохастичних моделей. Також дано відповіді на питання пов’язаними з моделюванням часових радів , такі як: стаціонарність, ощадливість, перенавчання і т.д. Об’єктом дослідження є статистичні дані котирування акцій компаній, які використовуються для навчання нейронної мережі.uk
dc.format.page76 с.uk
dc.identifier.citationНочовний, О. О. Інформаційна система для прогнозування котирування акцій на основі нейромереж : дипломна робота … бакалавра : 6.050101 Комп'ютерні науки / Ночовний Олексій Олександрович. – Київ, 2019. – 76 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29552
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectстохастичні моделіuk
dc.subjectсезонністьuk
dc.subjectштучні нейронні мережіuk
dc.subjecttime seriesuk
dc.subjectstochastic modelsuk
dc.subjectseasonalityuk
dc.subjectartificial neural networksuk
dc.titleІнформаційна система для прогнозування котирування акцій на основі нейромережuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи