Методи машинного навчання в оптимізації інвестиційного портфелю

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorОлефір, О. С.
dc.contributor.authorСін, Г. П.
dc.date.accessioned2024-03-11T08:40:31Z
dc.date.available2024-03-11T08:40:31Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractotherThis study explores the integration of machine learning techniques with portfolio optimization. We evaluated various algorithms, including Random Forest and KNN, which showed a conservative risk profile, and Linear Regression, LASSO, and Ridge, which provided consistent performance. Our results demonstrate the potential of these methods to enhance investment decision-making, balancing risk and return effectively. However, further research is required to refine these approaches, considering the evolving nature of financial markets.
dc.format.pagerangeС. 97-102
dc.identifier.citationОлефір, О. С. Методи машинного навчання в оптимізації інвестиційного портфелю / Олефір О. С., Сін Г. П. // Прикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2023 : збірник тез доповідей Шістнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (28-30 листопада 2023 р. Київ, Україна). – Київ, 2023. – С. 97-102.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/65397
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofПрикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2023 : збірник тез доповідей Шістнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (28-30 листопада 2023 р. Київ, Україна)
dc.subject.udc004.85:336.767
dc.titleМетоди машинного навчання в оптимізації інвестиційного портфелю
dc.title.alternativeMachine learning methods in investment portfolio optimization
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
P_97-102.doc
Розмір:
120.5 KB
Формат:
Microsoft Word
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

Матеріали конференції