Гібридна система детекції аномалій на фінансових ринках на основі комбінованого аналізу кількісних та текстових даних

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2026

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

Дипломна робота: 101 с., 10 табл., 28 рис., 2 додатки, 25 джерел. Об'єкт дослідження – процес виявлення аномальних коливань на фінансових ринках та їх контекстуальна верифікація. Предмет дослідження – методи статистичного аналізу часових рядів (Zscore, EWMA, CUSUM), алгоритми машинного навчання без нагляду (Isolation Forest), трансформерна модель сентиментального аналізу фінансових текстів (FinBERT), методи прогнозування часових рядів (ARIMAX, CNN-LSTM), а також застосування великої мовної моделі Gemini для генерації пояснень аномалій. Мета роботи – розробка та реалізація гібридної чотирирівневої системи детекції аномалій на фінансових ринках шляхом поєднання кількісного аналізу часових рядів із текстовою верифікацією на основі новинних джерел. У роботі реалізовано систему що поєднує статистичні детектори та Isolation Forest для кількісної детекції, FinBERT із новинними заголовками GDELT API для текстової верифікації, моделі ARIMAX та CNN-LSTM для прогнозування, та Gemini API для генерації пояснень. Результати представлено у вигляді інтерактивного веб-дашборду на базі Streamlit. Шляхи подальшого розвитку – розширення переліку активів, інтеграція з потоками ринкових даних у реальному часі, донавчання FinBERT на доменно-специфічних фінансових текстах, а також дослідження альтернативних методів агрегації сигналів детекторів.

Опис

Ключові слова

детекція аномалій, фінансові часові ряди, гібридна система, текстова верифікація, велика мовна модель, консенсус детекторів, anomaly detection, financial time series, hybrid system, text verification, large language model, detector consensus

Бібліографічний опис

Сухарева, С. В. Гібридна система детекції аномалій на фінансових ринках на основі комбінованого аналізу кількісних та текстових даних : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Сухарева Світлана Володимирівна. – Київ, 2026. – 159 с.

ORCID

DOI