Використання алгоритмів навчання з підкріпленням для торгівлі акціями

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorПапаш, Олексій Андрійович
dc.date.accessioned2022-02-18T13:30:31Z
dc.date.available2022-02-18T13:30:31Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenMaster's thesis: 99 pp., 35 fig., 31 tabl., 1 add. and 21 sources. The topic of the master's dissertation is " Use of reinforcement learning algorithms for stock trading". The relevance of the master's dissertation is due to the dynamic development of machine learning, in particular of reinforcement learning algorithms, to solve problems in financial markets, which create a need for forecasting and the possibility of qualitative analysis of the forecast. The object of research is the trading environment, reinforcement learning algorithms. The subject of the study is finding an effective trading strategy using reinforced learning algorithms. The purpose of the master's dissertation is to analyze and improve the operation of learning algorithms with reinforcement in the problems of trade in financial markets. To achieve this goal, the following tasks were performed: 1. Develop intelligent agents for stock trading. 2. Analyze the effectiveness of trade.uk
dc.description.abstractukМагістерська 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.uk
dc.format.page99 с.uk
dc.identifier.citationПапаш, О. А. Використання алгоритмів навчання з підкріпленням для торгівлі акціями : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Папаш Олексій Андрійович. – Київ, 2021. – 99 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/46621
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнавчання з підкріпленнямuk
dc.subjectторгівля акціямиuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectактивиuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectreinforcement learninguk
dc.subjectstock tradinguk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectassetsuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subject.udc519.688uk
dc.titleВикористання алгоритмів навчання з підкріпленням для торгівлі акціямиuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи