Розробка та дослідження прогнозних моделей у системах алгоритмічної торгівлі
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 108 с., 6 рис., 12 табл., 1 додаток, 40 джерел. У магістерській дисертації досліджено проблему підвищення ефективності та робастності торгових стратегій в умовахнестаціонарності фінансових ринків. Розроблено систему автоматизованої діагностики прогнозних моделей, яка, на відміну від класичних підходів, фокусується на виявленні та корекції систематичних помилок алгоритмів, таких як ігнорування ринкових режимів та впевненості прогнозу (Додаток А). Експериментальна верифікація підтвердила ефективність запропонованої методології: приріст метрики F1-Score склав від 10% до 64,1% . В роботі розглядались такі моделі, як LSTM, XGBoost, Random Forest, логістична регресія. Розроблено стартап-проект для комерціалізації створеної технології, проведено аналіз конкурентного середовища та сформовано маркетингову стратегію виведення продукту на ринок.
Опис
Ключові слова
алгоритмічна торгівля, машинне навчання, прогнозні моделі, діагностика моделей, фінансові часові ряди, нейронні мережі, база знань, algorithmic trading, machine learning, predictive models, model diagnostics, financial time series, neural networks, knowledge base
Бібліографічний опис
Ярінко, Б. Б. Розробка та дослідження прогнозних моделей у системах алгоритмічної торгівлі : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Ярінко Богдан Богданович. – Київ, 2025. – 108 с.