Прогнозування акцій з використанням моделей і методів інтелектуального аналізу даних
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 124 с., 26 рис., 7 табл., 3 дод., 30 джерел.
Мета роботи: дослідження моделей інтелектуального аналізу даних що застосовуються для прогнозування динаміки акцій на фондовому ринку.
Об’єкт дослідження: процеси аналізу динаміки фінансових часових рядів на фондовому ринку.
Предмет дослідження: методи прогнозування фінансових часових рядів із використанням інтелектуальних моделей.
У роботі проведено детальний огляд предметної області фінансового ринку, визначено ключові параметри та індикатори для моделювання та прогнозування цін акцій. Розглянуто методи технічного аналізу — ковзні середні, індикатори обсягу та ринкових імпульсів.
Здійснено формування інвестиційного портфеля за допомогою моделі Марковіца та оцінено ефективність розподілу активів з урахуванням ризику та дохідності. Додатково реалізовано метод Монте-Карло для моделювання можливих сценаріїв ринкової динаміки.
У рамках роботи побудовано модель на основі рекурентної нейронної мережі типу LSTM для прогнозування ціни закриття акцій компанії Apple.
Оцінено точність моделі за допомогою метрик RMSE, MAE, MAPE та R2.
Додатково реалізовано альтернативний метод прогнозування із використанням експоненційного ковзного середнього (EMA).
Розроблено програму мовою Python з інтерактивною візуалізацією результатів за допомогою бібліотек Plotly та Matplotlib. Доведено ефективність інтелектуальних методів у вирішенні фінансових задач.
Опис
Ключові слова
прогнозування акцій, інтелектуальний аналіз даних, штучні нейронні мережі, lstm, технічний аналіз, експоненційні ковзні середні, метод монте-карло, модель марковіца, інвестиційний портфель
Бібліографічний опис
Чернякова, О. П. Прогнозування акцій з використанням моделей і методів інтелектуального аналізу даних : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Чернякова Олександра Павлівна. – Київ, 2025. – 124 с.