Данилов, Валерій ЯковичЯрошенко, Олександр Романович2024-02-282024-02-282024Ярошенко, О. Р. Система прогнозування фінансових фрактальних ринків з використанням генеративно-змагальних нейронних мереж : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Ярошенко Олександр Романович. - Київ, 2024. - 131 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/65056Дипломна робота: 131 с., 30 рис., 29 табл., 26 посилань, додаток. Мета роботи – розробити систему прогнозування руху цін на криптовалютному ринку, з використанням генеративно-змагальних мереж та фрактальної розмірності, для подальшого застосування в роботі фінансових компаній. Об’єкт дослідження – дані руху ціни криптовалютної пари BTC/USD та дані руху ціни індекса Доу-Джонса. Предмет досліджень – методи прогнозування поведінки сучасних фрактальних фінансових ринків. Новизна дослідження полягає в виявленні фрактальних властивостей даних сучасних фінансових ринків, розробка архітектур генеративно-змагальних нейронних мереж глибокого навчання TimeGAN з врахуванням регуляризаторів, що містять фрактальну розмірність. У цій роботі запропоновано СППР для прогнозування динаміки цін криптовалютної пари BTC/USD з врахуванням фрактальної структури фінансових ринків та їх фрактальних розмірностей. За результатами роботи видано дві публікації в збірниках закордонних науково-практичних конференцій.131 с.ukнейроннейронна мережаглибоке навчаннягенеративно-змагальна нейронна мережарекурентна нейронна мережапрогнозфрактальна розмірністькриптовалютаneuronneural networkdeep learninggenerative competitive neural networkrecurrent neural networkforecastingfractal dimensioncryptocurrencyMaster Thesis004.89.032.26:336.7](043.3)