Недашківська, Надія ІванівнаКачан, Дмитро Сергійович2025-02-192025-02-192024Качан, Д. С. Прогнозування цін акцій за допомогою історичних даних та сентиментального скорингу новин з використанням методів напівкерованого навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Качан Дмитро Сергійович. - Київ, 2024. - 102 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/72605Магістерська дисертація: 102 с., 16 рис., 25 табл., 19 посилань, додаток. Це дослідження присвячено розробці моделі для прогнозування цін акцій компанії Amazon на основі комбінації історичних даних та сентиментального аналізу новин. Об’єкт дослідження: процес прогнозування цін акцій на основі різних джерел інформації, зокрема історичних даних та аналізу новин, що включає застосування методів машинного навчання. Предмет дослідження: моделі машинного навчання, зокрема напівкеровані методи навчання для аналізу інформації новин та історичних даних для передбачення цін акцій на фінансових ринках. Мета дослідження: розробка ефективної методології прогнозування цін акцій, що поєднує історичні фінансові дані та сентиментальний аналіз новин, з використанням напівкерованих методів машинного навчання для поліпшення точності прогнозів. Практична значущість: Розроблена модель може бути використана інвесторами та аналітиками для прийняття обґрунтованих рішень щодо інвестування. Перспективи подальших досліджень: Розширення дослідження на інші фінансові інструменти та компанії, дослідження впливу різних факторів на точність прогнозів, а також розробка більш складних моделей, що враховують додаткові фактори, такі як новини з інших джерел, соціальні мережі тощо. Результати дослідження апробовано на МНПК «Інформаційні технології та комп’ютерне моделювання» (м. Івано-Франківськ, 21-24 травня 2024 року) [16]102 с.ukпрогнозування цін акціймашинне навчаннянапівкероване навчаннясентиментальний аналізpythonyfinancealpha vantagestock price forecastingmachine learningsemi- supervised learningsentiment analysisMaster Thesis004.8’912::336.76:659.3:159.942(043.3)