Використання алгоритмів навчання з підкріпленням для торгівлі акціями
Вантажиться...
Дата
2021
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 99 с., 44 рис., 31 табл., 1 додаток, 21 джерел.
Тема магістерської дисертації «Використання алгоритмів навчання з
підкріпленням для торгівлі акціями».
Актуальність магістерської дисертації обумовлена динамічним
розвитком машинного навчання, зокрема аглоритмів навчання з
підкріпленням для вирішення задач на фінансових ринках, які породжують
потребу у системі прогнозування та можливості якісного аналізу
отриманого прогнозу.
Об’єктом дослідження є середовище для торгівлі, алгоритми навчання
з підкріпленням.
Предметом дослідження є знаходження ефективної стартегії торгівлі
за допомогою алгоритмів навчання з підкріпленням.
Метою магістерської дисертації є аналіз та покращення роботи
алгоритмів навчання з підкріпленням у задачах торгівлі на фінансових
ринках.
Під час написання роботи було поставлено та виконано наступні
задачі:
1. Розробити інтелектуальних агентів для торгівлі акціями.
2. Провести аналіз ефективності торгівлі.
Опис
Ключові слова
навчання з підкріпленням, торгівля акціями, прогнозування, активи, машинне навчання, reinforcement learning, stock trading, forecasting, assets, machine learning
Бібліографічний опис
Папаш, О. А. Використання алгоритмів навчання з підкріпленням для торгівлі акціями : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Папаш Олексій Андрійович. – Київ, 2021. – 99 с.