Система торгівлі цінними паперами методами навчання з підкріпленням

dc.contributor.advisorТимощук, Оксана Леонідівна
dc.contributor.authorМороз, Андрій Ярославович
dc.date.accessioned2020-03-05T08:36:13Z
dc.date.available2020-03-05T08:36:13Z
dc.date.issued2019-12
dc.description.abstractenMaster’s thesis explanatory note: 87 p., 22 tabl., 19 fig.,1 application, 18 references. Relevance of the topic: new approaches to algorithmic trading are growing rapidly in the world. However, at the same time, there is an increasing number of traders whose main task is to make a profit. Thus, the development and application of trading systems in the decision­making process for the sale of securities is currently relevant. The purpose of this work is to research and improve existing methods of building models of reinforcement training for trading securities and developing a system that will carry out this trade. The object of the study is a set of statistics on the operations of buying and selling securities on a stock exchange. Research Methods: Supportive learning models, neural networks, and matrix operations. The software is implemented using Python 3.7 programming language in the Jupyter Notebook development environment. Results obtained: Securities trading system was developed using reinforcement training. The software is tested on real data.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 87 с., 22 табл., 19 рис., 1 додаток, 18 джерел. Актуальність теми: в світі бурхливо зростає популярність нових під­ходів до алгоритмічної торгівлі. Проте, разом з цим, зростає і кількість трейдерів, основною задачею яких є одержання прибутку. Таким чином, розробка та застосування систем торгівлі у процесі прийняття рішення щодо здійснен­ня операцій купівлі продажу цінних паперів є актуальною на сьогоднішній день. Мета даної роботи полягає у дослідженні та вдосконаленні існуючих методик побудови моделей навчання з підкріпленням для торгівлі цінними паперами та розробці системи що здійснюватиме цю торгівлю. Об’єктом дослідження є набір статистичних даних щодо операцій купівлі та продажу цінних паперів на біржі. Методи дослідження: моделі навчання з підкріпленням, нейроннні мережі та операції над матрицями. Програмний продукт реалізований за допомогою мови програмування Python 3.7 у середовищі розробки Jupyter Notebook. Отримані результати: розроблено систему систему торгівлі цінними паперами за допомогою навчання з підкріпленням. Проведено апробацію програмного продукту на реальних даних.uk
dc.format.page87 с.uk
dc.identifier.citationМороз, А. Я. Система торгівлі цінними паперами методами навчання з підкріпленням : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Мороз Андрій Ярославович. – Київ, 2019. – 87 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/32121
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectфінансовий ринокuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectтрейдингuk
dc.subjectнавчання з підкріпленнямuk
dc.subjectалгоритмічна торгівляuk
dc.subjectfinancial marketuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjecttradinguk
dc.subjectreinforcement learninguk
dc.subjectalgorithmic tradinguk
dc.subject.udc519.254uk
dc.titleСистема торгівлі цінними паперами методами навчання з підкріпленнямuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
Moroz_magistr.pdf
Розмір:
2.18 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: