Канцедал, Георгій ОлеговичВойчик, Ольга Сергіївна2024-11-062024-11-062024Войчик, О. С. Застосування глибокого навчання з підкріпленням для прийняття рішень на фінансових ринках : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Войчик Ольга Сергіївна. - Київ, 2024. - 116 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70372Дипломна робота містить: 116 с., 7 табл., 22 рис., 2 додатки, 18 джерел. У сучасному світі фінансові ринки стали надзвичайно складними та динамічними системами, що вимагають від інвесторів та трейдерів глибоких знань і швидкої реакції на зміни. Традиційні методи прийняття рішень часто не справляються з великою кількістю даних і тому все популярності набувають нові технології. Глибоке навчання з підкріпленням має досить високий потенціал до застосування під час прийняття рішень у стохастичному середовищі, прикладом якого є фінансовий ринок. Саме тому у даній роботі для розв’язку поставленої задачі було обрано цей розділ машинного навчання. Об’єкт дослідження – динаміка активу (біткоіна) на фінансовому ринку. Предмет дослідження – алгоритми навчання з підкріпленням та моделі глибокого навчання для прийняття рішень на фінансових ринках. Мета роботи – побудувати модель прийняття рішень на фінансових ринках за допомогою глибокого навчання з підкріпленням. Результат роботи – програмний продукт, що дозволяє автоматизовано або напівавтоматизовано приймати рішення щодо купівлі-продажу певних активів на основі вхідних даних про цей актив. Програмний продукт було розроблено із використанням мови програмування Python.116 с.ukнавчання з підкріпленнямнейронні мережіфінансові ринкибіткоінглибоке подвійне q-навчаннятрейдингавтоматизаціяприйняття рішеньreinforcement learningneural networksfinancial marketsbitcoindouble deep q-learningtradingautomationdecision makingBachelor Thesis