Романкевич, Віталій ОлексійовичРоманенко, Марія Володимирівна2024-12-272024-12-272024Романенко, М. В. Інтерактивна система аналізу та візуалізації прогнозування цін : магістерська дис. : 123 Комп'ютерна інженерія / Романенко Марія Володимирівна. – Київ, 2024. – 97 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/71429Актуальність теми. У сучасних фінансових ринках прогнозування цін акцій є критично важливим для інвесторів, трейдерів та фінансових аналітиків. Традиційні методи аналізу часто не враховують складні нелінійні та багатомасштабні характеристики фінансових часових рядів. Використання нейронних мереж та вейвлет-перетворень дозволяє врахувати ці особливості та підвищити точність прогнозування. Тому розробка ефективних методів прогнозування цін акцій на основі нейронних мереж і вейвлет-перетворень є актуальною та важливою задачею як з наукової, так і з практичної точки зору. Об’єктом дослідження є процес прогнозування цін акцій на фінансових ринках. Предметом дослідження є методи та алгоритми прогнозування цін акцій з використанням нейронних мереж та вейвлет-перетворень. Мета роботи: аналіз існуючих методів прогнозування цін акцій; розробка методики та програмного забезпечення для прогнозування цін акцій з використанням нейронних мереж та вейвлет-перетворень для підвищення точності прогнозування; оцінка ефективності запропонованих підходів на реальних даних. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Удосконалено метод прогнозування цін акцій шляхом поєднання нейронних мереж та вейвлет-перетворень, що дозволило підвищити точність прогнозів у порівнянні з існуючими моделями. 2. Інтегровано аналіз настрою новин та технічних індикаторів у модель прогнозування цін акцій на основі нейронних мереж і вейвлет-перетворень, що дозволило підвищити точність прогнозів. Практична цінність отриманих результатів полягає в тому, що розроблені методи та програмне забезпечення можуть бути використані на практиці для підвищення ефективності інвестиційних рішень. Програма забезпечує зручний інтерфейс для проведення аналізу та візуалізації прогнозів, що може бути корисним для фінансових аналітиків та трейдерів. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені у статті «Прогнозування цін акцій з використанням вейвлет-перетворення та нейронних мереж» та обговорювались на XVII науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2024 (Київ, 20-22 листопада 2024 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету та завдання дослідження, визначено об’єкт і предмет дослідження. У першому розділі проведено аналіз сучасних досягнень у прогнозуванні цін акцій, розглянуто сутність цього процесу, проаналізовано сучасні методи та технології, визначено їхні переваги та недоліки. У другому розділі досліджено теоретичні основи нейронних мереж та вейвлет-перетворень, обґрунтовано доцільність їхнього застосування для аналізу фінансових часових рядів, розглянуто можливості покращення точності прогнозування шляхом їх комбінації. У третьому розділі описано розроблене програмне забезпечення, детально розглянуто вибір інструментів та технологій, описано архітектуру системи, методику навчання нейронної мережі та інтеграцію вейвлет-перетворень у процес прогнозування. У четвертому розділі описані результати тестування роботи нейронної мережі та аналіз точності прогнозів, порівняно прогнози моделі з реальними ринковими даними і описано вплив вейвлет-перетворень на якість прогнозування. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 88 аркушах і містить 26 рисунків, 2 таблиці, список використаних літературних джерел з 11 найменувань.97 с.ukпрогнозування цін акційнейронні мережівейвлет-перетворенняфінансові часові рядипрограмне забезпеченняstock price forecastingneural networkswavelet transformsfinancial time seriessoftwareMaster Thesis004.8+004.94