Формування оптимального портфелю інвестора з використанням методів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2021
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 130с., 18 рис., 16 табл., 1 додаток, 24 джерела.
Актуальність теми: На сьогоднішній .день існує багато можливостей
для пасивного чи активного фінансового збагачення. Одна із багатьох
можливостей – це інвестування коштів з метою отримання пасивного
прибутку. Проте серед великого різноманіття можливостей для фінансових
інвестицій необхідно розумно підійти до вибору об’єкту інвестування. Саме
тому область дослідження формування та оптимізації портфеля інвестора є і
буде залишатися надалі актуальною темою.
Мета даної роботи полягає у дослідженні фінансових даних та
використанні методів машинного навчання для побудови фінансово-
економічних прогнозів з метою оптимізації портфеля інвестора.
Об’єкт дослідження: фінансові часові ряди цін акцій на біржі.
Методи дослідження: методи аналізу часових рядів ARIMA, AR,
GARCH, TARCH, XGboost, Random forest, нейронна мережа, радіально-
базисні функції, критерій Шарпа, модель Марковіца. .
Програмний продукт реалізований за допомогою мови програмування
Python у середовищі розробки Jupyter notebook.
Отримані результати: Розроблено методологію портфельної
оптимізації на основі прогнозування фінансових даних, розподілених як
часовий ряд.
Опис
Ключові слова
ціни акцій, прогнозування, arma, arima, tarch, garch, нейронна мережа, xgboost, random forest, класифікатор, портфельна оптимізація, марковіц, share prices, forecasting, neural network, classifier, portfolio optimization, markowitz
Бібліографічний опис
Кичигіна, А. Ю. Формування оптимального портфелю інвестора з використанням методів машинного навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Кичигіна Анастасія Юріївна. - Київ, 2021. - 130 с.