Системний аналіз індексу акцій з використанням штучних нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДанилов, Валерій Якович
dc.contributor.authorДеменкова, Валерія Віталіївна
dc.date.accessioned2023-03-08T09:05:48Z
dc.date.available2023-03-08T09:05:48Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenMaster's thesis contains: 80 p., 21 tables, 14 fig., 1 app. and 23 references. The topic of this master's thesis is the system analysis of stock index using artificial neural networks. The aim of the work is to conduct a comprehensive review of the main architectures of artificial neural networks for the analysis and forecasting of stock index. The objects of research are the data on Apple stock prices for the last 10 years. The subject of research is neural networks of long short-term memory, multilayer and convolutional neural networks. The relevance of the study lies in the need for more accurate forecasting of stock markets in conditions of rapid change. The result of the developed product is to determine the best architecture of the three selected neural networks and research on their improvements. The work includes the use of both theoretical and empirical research methods. To improve the results obtained in the future, it will be advisable to use high- frequency indicators, including additional information about the share price.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 80 с., 21 табл., 14 рис., 1 дод.та 23 джерел. Тема даної магістерської роботи є системний аналіз індексу акцій з використанням штучних нейронних мереж. Метою роботи є проведення комплексного огляду основних архітектур штучних нейронних мереж для аналізу та прогнозування індексу акцій. Об’єктами дослідження виступають дані про ціни акцій компанії Apple за останні 10 років. Предметом дослідження є нейронні мережі довгої короткочасної пам’яті, багатошарові та згорткові нейронні мережі. Актуальність дослідження полягає в необхідності більш точному прогнозуванні біржових ринків в умовах швидких змін. Результатом розробленого продукту є визначення найкращої архітектури з трьох обраних нейронних мереж та досліджень про їх покращень. Робота включає в себе використання як теоретичних так і емпіричних методів дослідження. Для вдосконалення отриманих результатів в подальшому доцільно буде використати високочастотні показники, включаючи додаткові відомості про ціну акції.uk
dc.format.page80 с.uk
dc.identifier.citationДеменкова, В. В. Системний аналіз індексу акцій з використанням штучних нейронних мереж : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Деменкова Валерія Віталіївна. - Київ, 2022. - 80 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/53435
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectіндекс акційuk
dc.subjectбагатошарові нейронні мережіuk
dc.subjectзгорткові нейронні мережіuk
dc.subjectнейронні мережі довгої короткочасної пам’ятіuk
dc.subjectматриця неточностейuk
dc.subjectметрикиuk
dc.subjectstock indexuk
dc.subjectmultilayer neural networksuk
dc.subjectconvolutional neural networksuk
dc.subjectlong short-term memory neural networksuk
dc.subjectmodel accurancyuk
dc.subjectmetricsuk
dc.subject.udc004.8, 004.032.26uk
dc.titleСистемний аналіз індексу акцій з використанням штучних нейронних мережuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи