Методи передбачення часових рядів на прикладі вартості акцій
Вантажиться...
Дата
2019-06
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 154 с., 19 рис., 12 табл., 3 додатки, 13 джерел.
Об’єкт дослідження – дані про акції компанії Google з офіційного сайту
фондової біржі NASDAQ за 5 років, починаючи з 1 квітня 2014 року.
Предмет дослідження – методи прогнозування часових рядів: традиційні
моделі авторегресії ARMA, ARIMA, експоненційне згладжування, а також методи інтелектуального аналізу даних з використанням штучних нейронних мереж та глибинного навчання – згорткові та рекурентні нейронні мережі.
Мета роботи – проаналізувати предмет дослідження, виявити параметри впливу на ефективність та точність деяких моделей, що використовуються для аналізу та прогнозування вартості акцій.
Метод дослідження – розгляд та аналіз методів передбачення за обраними метриками.
Актуальність – надання можливість точного передбачення вартості акцій, що сприятиме ймовірному отриманню фінансового прибутку компаніями, урядом або іншими гравцями на фондових біржах. Було проведено порівняльний аналіз розглянутих методів прогнозування. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – методи ансамблевого навчання нейронних мереж, створення нових ознак для нейронних мереж, збір більшого датасету для прогнозування.
Опис
Ключові слова
часовий ряд, авторегресія, згладжування, нейронні мережі, згорткові нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі, time series, autoregression, smoothing, neural networks, convolutional neural networks, recurrent neural networks
Бібліографічний опис
Олексієнко, Г. О. Методи передбачення часових рядів на прикладі вартості акцій : дипломна робота ... бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Олексієнко Ганна Олегівна. – Київ, 2019. – 154 с.