Яковлева, Алла ПетрівнаЧаус, Михайло Дмитрович2020-03-052020-03-052019-12Чаус, М. Д. Система управлiння агентами фондового ринку iз застосуванням глибинного навчання з пiдкрiпленням : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Чаус Михайдо Дмитрович. – Київ, 2019. – 85 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/32137Магістерська дисертація: 81 с., 6 ч., 22 табл., 16 рис., 1 дод., 14 джерел. Об’єкт дослідження - автономна система керування штучним агентом на фондовому ринку. Метою даної магістерської дисертації є розробка програмного забезпечення для керування агентом фондового ринку та дослідження роботи отриманої системи в умовах реального середовища. Методи дослідження - моделювання роботи фондового ринку з використанням потоку реальних даних з криптовалютної біржі BitMex. Розроблена система базується на алгоритмах навчання з підкріпленням, які реалізовано за допомогою апроксимації нечіткими нейронними мережами. Глибинне навчання з підкріпленням має забезпечити довгострокову ефективність роботи агента впродовж довгого періоду часу. Під час роботи було досліджено можливість штучного агента ефективно торгувати на фінансовому ринку. Була виконана його розробка за допомогою сучасних фреймоворків та засобів програмування. Було проведено тестування програмного продукту в реальних умовах. На основі проведених досліджень розроблено нову технологічну модель для ведення торгів на біржі без попереднього налаштування стратегії агента.ukнавчання з пiдкрiпленнямоптимальне керуваннямашинне навчанняагент фiнансового ринкуалготрейдiнгглибинне навчаннянейроннi мережireinforcement learningoptimal controlmachine learningfinancial market’s agentalgotradingdeep learningneural networksdockerMaster Thesis85 с.519.711.2