Застосування рекурентних нейронних мереж для вирішення задачі прогнозування часових рядів у фінансових ринках
Вантажиться...
Дата
2021
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 109 с., 35 рис., 19 табл., 1 додаток, 19 джерел.
Тема магістерської дисертації «Застосування рекурентних нейронних
мереж для вирішення задачі прогнозування часових рядів у фінансових ринках».
Актуальність магістерської дисертації обумовлена динамічним розвитком
систем прогнозування та зміною значень часових на фінансових ринках, які
породжують потребу у системі прогнозування та можливості якісного аналізу
отриманого прогнозу.
Об’єктом дослідження є часові ряди, модулі нейронних мереж та
рекурентні нейронні мережі.
Предметом дослідження є прогнозування часових рядів у фінансових
ринках за допомогою рекурентних нейронних мереж.
Метою магістерської дисертації є аналіз та покращення роботи
рекурентних нейронних мереж у задачах прогнозування часових рядів у
фінансових ринках.
Для досягнення поставленої мети було виконано наступні задачі:
1) огляд предметної області та аналіз методів математичного
моделювання часових рядів та нейронних мереж, аналіз існуючих
рішень та архітектури рекурентних нейронних мереж;
2) розробка моделі вирішення задачі прогнозування часових
рядів у фінансових ринках;
3) виконання обчислювальних експериментів та порявняння
результатів програмного забезпечення, розробленого для прогнозування
часових рядів у фінансових ринках.
Опис
Ключові слова
рекурентні нейронні мережі, часові ряди, прогнозування, машинне навчання, фінансові ринки, recurrent neural networks, time series, financial markets, forecasting, machine learning
Бібліографічний опис
Безбах, В. П. Застосування рекурентних нейронних мереж для вирішення задачі прогнозування часових рядів у фінансових ринках : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Безбах Володимир Павлович. – Київ, 2021. – 109 с.