Система управління ринковим портфелем на основі навчання з підкріпленням

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківська, Надія Іванівна
dc.contributor.authorРуденко, Владислав Валерійович
dc.date.accessioned2021-12-01T10:24:28Z
dc.date.available2021-12-01T10:24:28Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractДипломна робота містить: Т с., 30 рис., 3 додатків, 6 табл., 28 джерел. Об'єктом дослідження цієї роботи є ринок акцій компаній, а саме активів з індексу S&P 500. Предметом дослідження є методи штучного інтелекту, а саме навчання з підкріпленням, для оптимізації інвестиційного портфоліо. Програмною мовою була обрана мова Python. В даній роботі проведено дослідження фінансових ринків та методів вирішення задачі оптимізації портфоліо. Для побудови системи було використано фреймворк FastAPI, бази даних PostgreSQL та MongoDB, та фреймворк для виконання задач Celery з бекендом у вигляді Redis. Для побудови моделей були використані методи машинного навчання. При виконанні роботи було повністю розроблено систему для збору та агрегації даних про різні активи та компанії, також було натреновано 3 агенти навчання з підкріпленням для задачі оптимізації портфоліо.uk
dc.description.abstractenThe work consists of: N p., 30 fig., 3 add., 6 tabl., 28 references. The object of study of this work is the stock market of companies, namely the assets of the S&P 500 index. The subject of research is the methods of artificial intelligence, namely reinforcement learning, to optimize the investment portfolio. Python was chosen as the programming language. In this paper, a study of financial markets and methods for solving the problem of portfolio optimization. The FastAPI framework, PostgreSQL and MongoDB databases, and the Celery framework with a Redis backend were used to build the system. Machine learning methods were used to build the models. During the work, a system for collecting and aggregating data on various assets and companies was fully developed, and 3 reinforcement learning agents were trained for the task of portfolio optimization.uk
dc.format.page136 c.uk
dc.identifier.citationРуденко, В. В. Система управління ринковим портфелем на основі навчання з підкріпленням : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Руденко Владислав Валерійович. – Київ, 2021. – 136 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45333
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнавчання з підкріпленнямuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectоптимізація портфоліоuk
dc.subjectінвестиціїuk
dc.subjectрозробка системиuk
dc.subjectпрогнозування акційuk
dc.subjectбази данихuk
dc.subjectreinforced learninguk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectportfolio optimizationuk
dc.subjectportfolio managementuk
dc.subjectinvestmentsuk
dc.subjectsystem developmentuk
dc.subjectshare forecastinguk
dc.titleСистема управління ринковим портфелем на основі навчання з підкріпленнямuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи