Моделювання торгових сигналів на основі аналізу фінансових часових рядів за допомогою мереж Колмогорова-Арнольда

Ескіз

Дата

2025

Науковий керівник

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

Прогнозування фінансових часових рядів, зокрема на ринках криптовалют, є складним завданням через високу волатильність, нестаціонарність даних та значний рівень шуму. Мета цього дослідження полягає у розробці адаптивної системи торгових сигналів на основі новітньої архітектури нейронних мереж Колмогорова-Арнольда для підвищення стійкості стратегій та забезпечення їх інтерпретованості. У ході роботи було проведено порівняльний аналіз ефективності KAN з класичними нейромережами MLP та базовими ринковими стратегіями. Її наукова новизна полягає у використанні навчальних сплайнових функцій активації для виявлення прихованих нелінійних залежностей та проведенні символьної дистиляції моделі, що дозволило отримати прозорі аналітичні формули прийняття рішень. Результати підтверджують перевагу методу у співвідношенні ризик/прибуток.

Опис

Ключові слова

мережі Колмогорова-Арнольда, фінансові часові ряди, алгоритмічна торгівля, символьна регресія, управління ризиками, волатильність

Бібліографічний опис

Деркач, А. С. Моделювання торгових сигналів на основі аналізу фінансових часових рядів за допомогою мереж Колмогорова-Арнольда / Деркач А. С., Шаповал Н. В. // Системні науки та інформатика : збірка доповідей ІV науково-практичної конференції, [Київ], 1–5 грудня 2025 р. / Навчально-науковий Інститут прикладного системного аналізу КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2025. – С. 92-98.

ORCID

DOI