Соболь, Ольга ОлександрівнаГонтар, Віктор Миколайович2024-09-232024-09-232024Гонтар, В. М. Розробка інвестиційної стратегії та системи сигналів торгівельних угод з використанням методів машинного навчання та індикаторів технічного аналізу : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Гонтар Віктор Миколайович. – Київ, 2024. – 141 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69146Дипломна робота: 141 с., 52 Рисунок, 2 дод, 18 джерел. Метою даної роботи є розробка інвестиційної стратегії та системи сигналів торгівельних угод з використанням методів машинного навчання та індикаторів технічного аналізу. Для розв’язання поставленої задачі використовуються моделі лінійної регресії, K–ближчих сусідів, метод опорних векторів, випадковий ліс та XGBoost. Об’єктом дослідження є часові ряди цін криптовалют на прикладі кількох популярних криптовалютних пар, таких як ETHUSDT, BTCUSDT, LTCUSDT та інші. Предметом дослідження є застосування методів машинного навчання та індикаторів технічного аналізу для прогнозування цін закриття криптовалют. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю точного прогнозування цін криптовалют для прийняття ефективних інвестиційних рішень в умовах високої волатильності ринку. Результатом цієї роботи є порівняння продуктивності різних моделей машинного навчання для прогнозування цін закриття криптовалют та вибір оптимальної моделі, яка з найвищою точністю здатна прогнозувати ціни. Для подальших досліджень доцільно використовувати додаткові технічні індикатори, збільшити обсяг даних для навчання моделей, а також розглядати більш складні методи машинного навчання, такі як рекурентні нейронні мережі та глибинні нейронні мережі.141 с.ukінвестиційна стратегіясистема сигналів торгівельних угодметоди машинного навчаннятехнічний аналізіндекс відносної сили (rsi)конвергенція/дивергенція сковзних середніх (macd)навчання моделіперенавчанняточність прогнозупохибка прогнозуinvestment strategysystem of trade signalsmachine learning methodstechnical analysisrelative strength index (rsi)convergence/divergence of moving averages (macd)model trainingretrainingforecast accuracyforecast errorBachelor Thesis