Система прогнозування котирувань на фінансових ринках на основі адаптивних нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимощук, Оксана Леонідівна
dc.contributor.authorКондратов, Єгор Павлович
dc.date.accessioned2024-09-23T10:23:38Z
dc.date.available2024-09-23T10:23:38Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 67с., 8 рис., 7 табл., 1 дод., 14 джерел. Об’єкт дослідження: процес ціноутворення на фінансових ринках, зокрема дослідження охоплює динаміку цін акцій компаній. Предмет дослідження: прогнозування фінансових ринків за допомогою нейронних мереж. Це дослідження включає вивчення методів машинного навчання, зокрема нейронних мереж, для аналізу історичних даних і виявлення закономірностей, які дозволяють передбачати майбутні зміни цін на фінансових ринках. Дослідження також охоплює розробку і тестування моделей нейронних мереж, аналіз їх точності. Мета дослідження: створення та дослідження нейронної мережі для прогнозування фінансових ринків. Це передбачає розробку ефективної архітектури нейронної мережі, навчання моделі на історичних даних, проведення оцінки її точності та надійності у прогнозуванні цін на фінансових ринках, а також оптимізацію моделі для покращення результатів і підвищення її прогнозувальної здатності. Отримані результати: у процесі дослідження було розроблено за використання мови програмування Python дві нейронні мережі. Спочатку була створена базова модель нейронної мережі для прогнозування фінансових ринків, яка згодом була оптимізована з метою покращення точності та надійності прогнозів. Оптимізація включала використання методів Dropout та Early Stopping для підвищення продуктивності моделі.
dc.description.abstractotherThesis: 67 pages, 8 figures, 7 tables, 1 app., 14 references. Object of research: pricing process in financial markets, in particular, the study covers the dynamics of stock prices of companies. Subject of research: forecasting financial markets using neural networks. This study includes the study of machine learning methods, in particular neural networks, to analyze historical data and identify patterns that allow predicting future price changes in financial markets. The study also covers the development and testing of models of neural networks, analysis of their accuracy. Purpose of research: creation and research of a neural network for forecasting financial markets. This involves developing an effective neural network architecture, training the model on historical data, assessing its accuracy and reliability in predicting prices in financial markets, as well as optimizing the model to improve results and increase its predictive ability. The results obtained: in the process of research, two neural networks were developed using the Python programming language. Initially, a basic neural network model for forecasting financial markets was created, which was later optimized to improve the accuracy and reliability of forecasts. Optimization included the use of Dropout and Early Stopping methods to improve model performance.
dc.format.extent67 с.
dc.identifier.citationКондратов, Є. П. Система прогнозування котирувань на фінансових ринках на основі адаптивних нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Кондратов Єгор Павлович. – Київ, 2024. – 67 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69156
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectфінансовий ринок
dc.subjectнеронні мережі
dc.subjectметод adam
dc.subjectнейронна мережа lstm
dc.subjectforecasting
dc.subjectfinancial market
dc.subjectneural networks
dc.subjectadam method
dc.subjectlstm neural network
dc.titleСистема прогнозування котирувань на фінансових ринках на основі адаптивних нейронних мереж
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kondratov_bakalavr.pdf
Розмір:
4.82 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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