Рекомендаційна система для трейдерів із використанням методів інтелектуального аналізу даних

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГуськова, Віра Геннадіївна
dc.contributor.authorЗубрицький, Михайло Андрійович
dc.date.accessioned2025-08-06T12:39:53Z
dc.date.available2025-08-06T12:39:53Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота: 132 с., 16 рис., 12 табл., 5 додатків, 15 джерел. Рекомендаційна система для трейдерів із використанням методів інтелектуального аналізу даних Об’єкт дослідження – процес прийняття рішень у сфері трейдингу. Предмет дослідження – методи інтелектуального аналізу даних, що застосовуються для побудови рекомендаційних систем у фінансовій галузі. Мета роботи – розробка рекомендаційної системи для підтримки рішень трейдера на основі методів інтелектуального аналізу даних. Методи дослідження – застосовано комплекс методів інтелектуального аналізу даних. Зокрема, використано експертні системи, побудовані на основі формалізованих правил із використанням технічних індикаторів (таких як RSI, MACD, EMA), а також методи машинного навчання, зокрема штучні нейронні мережі (LSTM, GRU, MLP), що дозволили враховувати історичні залежності у фінансових часових рядах. Актуальність – зумовлена потребою у сучасних інтелектуальних інструментах для обґрунтованого прийняття торгових рішень в умовах зростання обсягів даних і складності фінансових ринків. Рекомендаційні системи мінімізують вплив емоцій та покращують якість торгівлі. Результати роботи – створено прототип рекомендаційної системи для трейдерів, що поєднує експертну логіку з можливостями нейронних мереж. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – можливе розширення функціональності розробленої системи шляхом включення додаткових активів, індикаторів технічного та фундаментального аналізу, підвищення персоналізації рекомендацій, а також адаптації системи до багатомовного інтерфейсу. Програмний продукт було розроблено мовою програмування Python.
dc.description.abstractotherBachelor’s Thesis: 132 pages, 16 figures, 12 tables, 5 appendices, 15 references. A recommendation system for traders using data mining techniques. Object of research – decision-making process in the field of trading. Subject of research – data mining methods used to build recommendation systems in the financial industry. Purpose of the work – development of a recommendation system to support trader's decisions based on data mining methods. Research methods – a set of data mining methods was applied. In particular, expert systems built on the basis of formalized rules using technical indicators (such as RSI, MACD, EMA), as well as machine learning methods, in particular artificial neural networks (LSTM, GRU, MLP), were used to take into account historical dependencies in financial time series. Relevance – is driven by the need for modern intelligent tools to make informed trading decisions in the face of growing data volumes and the complexity of financial markets. Recommender systems minimize the influence of emotions and improve the quality of trading. Results of the work – a prototype of a recommendation system for traders that combines expert logic with the capabilities of neural networks was created. Prospects for further research – it is possible to expand the functionality of the developed system by including additional assets, indicators of technical and fundamental analysis, increasing the personalization of recommendations, and adapting the system to a multilingual interface. The software product was developed using Python programming language.
dc.format.extent132 с.
dc.identifier.citationЗубрицький, М. А. Рекомендаційна система для трейдерів із використанням методів інтелектуального аналізу даних : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Зубрицький Михайло Андрійович. - Київ, 2025. - 132 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/75438
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectметоди інтелектуального аналізу даних
dc.subjectприйняття рішень у сфері трейдингу
dc.titleРекомендаційна система для трейдерів із використанням методів інтелектуального аналізу даних
dc.title.alternativeA recommendation system for traders using data mining techniques
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи