Зайченко, Олена ЮріївнаСкоробогатов, Станіслав Юрійович2024-10-032024-10-032024Скоробогатов, С. Ю. Прогнозування показників фінансових ринків з використанням систем штучного інтелекту : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Скоробогатов Станіслав Юрійович. – Київ, 2024. – 130 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69505Дипломна робота: 130 с., 27 рис., 8 табл., 35 посилань, 1 додаток. У ході дослідження застосовано та проаналізовано результати із використанням наявних моделей для прогнозування показників фінансових ринків. Для тестування моеделей обрано часовий ряд із даними акцій компанії Tesla. Об’єкт дослідження – тенденції розвитку показників фінансових ринків. Предмет дослідження – методологія прогнозування показників, застосування штучного інтелекту при побудові прогнозних моделей для визначення показників фінансових ринків на основі відкритих даних. Мета роботи – аналіз методів прогнозування, розроблення надійної моделі прогнозування шляхом вивчення потенціалу систем штучного інтелекту (ШІ) у сфері прогнозування фінансових ринків та подальшому прогнозуванні показників фінансових ринків з використанням систем штучного інтелекту. У результаті дослідження запропоновано модель прогнозування наступних значень часового ряду із використанням текстових даних на додаток до попередніх значень показників ринків. У запропонованій моделі використано переднавчену архітектуру трансформера BERT на додаток до архітектури, побудованої на основі блоків LSTM. Використання текстових даних покращило прогнозування показників у порівнянні із наявними моделями.130 с.ukфінансові ринкифінансові показникичасові рядинейронні мережіпрогнозмережа трансформеррекурентні нейронні мережіглибоке навчанняfinancial marketsfinancial indicatorstime seriesneural networksforecasttransformer networkrecurrent neural networksdeep learningBachelor Thesis