Порівняльний аналіз та покращення моделей прогнозування цін акцій на фінансовому ринку

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГуськова, Віра Геннадіївна
dc.contributor.authorМуравльов, Андрій Дмитрович
dc.date.accessioned2024-02-12T14:56:44Z
dc.date.available2024-02-12T14:56:44Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractЗагальний обсяг роботи: 83 с., 7 рис., 22 табл., 1 дод., 23 джерела. Об’єкт дослідження: відкриті дані торгівлі акціями. Предмет дослідження: прогностичні моделі та методи для прогнозу цін акцій та їх точність. Мета дослідження: дослідження ефективності існуючих моделей прогнозування цін на акції, виявлення їх сильних і слабких сторін та надання рекомендацій щодо підвищення точності прогнозування. Актуальність дослідження: точне прогнозування цін на акції є важливим для інвесторів, фінансових аналітиків і політиків для прийняття обґрунтованих рішень. Завдання дослідження. 1. Методи машинного навчання: дослідити застосовність та ефективність передових методів машинного навчання, в тому числі алгоритмів глибокого навчання, для підвищення точності прогнозування цін на акції. 2. Порівняльний аналіз: провести поглиблений аналіз найвідоміших моделей прогнозування цін на акції, оцінивши їх ефективність за різних ринкових умов та часових рамок. 3. Виявлення обмежень: вивчити обмеження і недоліки існуючих моделей, визначити сфери, які потребують вдосконалення для покращення можливостей прогнозування. 4. Валідація та тестування: детально перевірити запропоновані удосконалення за допомогою комплексного тестування на основі історичних даних та реальних ринкових сценаріїв.
dc.description.abstractotherTotal amount of work: 83 p., 7 figures, 22 tables, 1 appendix, 23 sources. Object of research: open data on stock trading. Subject of research: predictive models and methods for forecasting stock prices and their accuracy. Purpose of the study: to study the effectiveness of existing stock price forecasting models, identify their strengths and weaknesses, and provide recommendations for improving forecasting accuracy. The relevance of the study: accurate stock price forecasting is important for investors, financial analysts and policy makers to make informed decisions. Objectives of the study. 1. Machine learning methods: to investigate the applicability and effectiveness of advanced machine learning methods, including deep learning algorithms, to improve the accuracy of stock price forecasting. 2. Comparative analysis: to conduct an in-depth analysis of the most famous stock price forecasting models, evaluating their effectiveness under different market conditions and time frames. 3. Identification of limitations: to study the limitations and shortcomings of existing models, to identify areas that need to be improved to improve forecasting capabilities. 4. Validation and testing: to verify the proposed improvements in detail through comprehensive testing based on historical data and real market scenarios.
dc.format.extent83 с.
dc.identifier.citationМуравльов, А. Д. Порівняльний аналіз та покращення моделей прогнозування цін акцій на фінансовому ринку : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Муравльов Андрій Дмитрович. - Київ, 2024. - 83 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64474
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectціна акції
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectметоди машинного навчання
dc.subjectshare price
dc.subjectforecasting
dc.subjectmachine learning methods
dc.subjectrandom forest
dc.subjectlstm
dc.subjectsvm
dc.subjectbayes regression
dc.subject.udc004.62
dc.titleПорівняльний аналіз та покращення моделей прогнозування цін акцій на фінансовому ринку
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Muravlov_magistr.pdf
Розмір:
1 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи