Жиров, Олександр ЛеонідовичНочовний, Олексій Олександрович2021-04-122021-04-122020Ночовний, О. О. Інформаційна система для прогнозування котирування акцій методами машинного навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Ночовний Олексій Олександрович. – Київ, 2020. – 86 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/40536Магістерська дисертація: 80 с., 22 рис., 19 табл., 1 додаток, 18 джерел. Моделювання та прогнозування часових рядів має принципове значення для різного практичного застосування. В зв'язку з цим, протягом останніх років у цій темі було безліч наукових робіт. У літературі запропоновано багато важливих моделей для підвищення точності та ефективність моделювання та прогнозування часових рядів, а також огляд самих моделей для прогнозування часових рядів. Актуальність дисертації зумовлена надзвичайним розвитком машинного навчання, а саме нейромережевих технологій та штучного інтелекту, потребою в покращенні результатів прогнозування. Мета дипломної робот - опис та порівняльний аналіз такого надзвичайно популярного методу для прогнозування котирування акцій як АРІКС з новітніми розробками в галузі прогнозування - Facebook Prophet та такими методами машинного навчання як LightGBM та LSTM. Предметом дослідження є нейронна мережа на основі рекурентної архітектури, прогнозування даних на основі адитивної моделі, дерево рішень і їх можливість та перспективи у сфері фінансового прогнозування. Об’єктом мого дослідження є котирування акцій представлені у вигляді часових рядів на основі статистичних даних стосовно їхньої динаміки.ukчасові рядистохастична модель авторегресії з інтегрованим ковзним середнімштучні нейронні мережіtime seriesstochastic autoregression model with integrated sliding averagelightgbmfacebook prophetartificial neural networksLSTMMaster Thesis86 с.004.855.5:519.876.2