Методи прогнозування індексу акцій на основі механізмів штучного інтелекту
Вантажиться...
Дата
2022
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 99 с., 26 табл., 29 рис., 25 джерел, 1 додаток.
Об’єктом дослідження є задача прогнозування фінансових даних.
Предмет дослідження – авторегресійні моделі, рекурентна нейронна
мережа довгої короткострокової пам’яті та нейронна мережа, побудована на
механізмі уваги.
Мета дослідження полягає у аналізі фінансових данних, підборі моделей
для прогнозування, реалізації методів прогнозування на основі механізмів
штучного інтелекту та вибір найкращого методу.
Як результат дослідження було запропоновано та розроблено модель
прогнозування даних, що використовує механізми штучного інтелекту, як
авторегресійні моделі, нейронні мережі довгої короткострокової пам'яті та
модель на основі механізму уваги.
Проведено порівняння побудованих моделей та вибрано найкращу за
метриками MAPE, MAE, MSE, R2. Результат даної роботи можна застосувати
при вирішенні подібних задач короткострокового прогнозування
нестаціонарних часових рядів.
Опис
Ключові слова
прогнозування даних, довга короткострокова пам'ять, фондові ринки, методи прогнозування, нейронні мережі, S&P 500, авторегресія, індекси акцій, механізм уваги
Бібліографічний опис
Міщенко, Д. В. Методи прогнозування індексу акцій на основі механізмів штучного інтелекту : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Міщенко Дарина Вадимівна. - Київ, 2022. - 99 с.