Передбачення цін на біржові активи методами глибокого навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація містить 86 стор., 25 табл., 12 рис., 1 додаток та
12 посилання.
Об’єкт дослідження: Ринок акцій та криптовалют.
Предмет дослідження: машинне навчання, нейронні мережі.
Мета роботи: розширення знань про застосування штучного інтелекту в
аналізі ринку акцій та криптовалют та визначенні значущих факторів які
впливають на ціни на активи.
Методи дослідження: аналіз, порівняння, статистики, дослідження.
Актуальність роботи полягає в тому, що результати дослідження можуть
сприяти покращенню процесів прийняття рішень у фінансовій галузі.
Програмний продукт реалізований за допомогою мови програмування
Python 3.10 у середовищі розробки Jupyter Notebook.
Новизна: у роботі представлено нові фактори які значно впливають на
точність передбачення цін на активи
Результати: знайдено нові фактори які покращують якість передбачення
цін на активи
Результати роботи апробовано на МНК.
Ключові слова: нейронна мережа, криптовалюта, акції, фондовий ринок,
LSTM, GRU, Random Forest, XGBoost.
Опис
Ключові слова
нейронна мережа, криптовалюта, акції, фондовий ринок, lstm, gru, random forest, xgboost, neural network, cryptocurrency, shares, stock market
Бібліографічний опис
Дарьялов, А. А. Передбачення цін на біржові активи методами глибокого навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Дарьялов Андрій Андрійович. - Київ, 2024. - 86 с.