Search academic texts

Information × Registration Number 2120U008304, Article popup.category Бакалаврська робота Title Система підтримки прийняття рішень в задачах прогнозування цін на вільному ринку методами технічного аналізу (AI translated) popup.author Яремчук Даниіл ЄвгеновичYaremchuk Danyil Yevhenovych popup.publication 01-06-2020 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37040 popup.publisher Київ Description Об’єкт дослідження – дані, ціна акцій компанії «Google» у доларах з 2004 по 2020 роки. Предмет дослідження – індикатори технічного аналізу MACD та RSI, їх комбінації за допомогою розроблених методів на основі принципів роботи персептрону та логістичної функції. Мета роботи – розробити систему підтримки прийняття рішень для допомоги особі прийняття рішень у прогнозуванні цін акцій на фондовому ринку для отримання прибутку. Актуальність – передбачення цін на ринку акцій та вироблення методів прийняття рішень для подальшого інвестування. Реалізовано роботу індикаторів, розроблено два методи, проведено ряд експериментів та виконано аналіз їх результатів. Досліджено вплив коефіцієнтів індикаторів на якість прогнозу. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – застосування нейронних мереж для пошуку оптимальних вагових коефіцієнтів для розроблених методів. The theme: Decision support system used for forecasting price tasks by means of technical analysis methods in a free market. The object of study - data, the stocks prices of "Google" in dollars from 2004 to 2020. The subject of research - indicators of technical analysis of MACD and RSI, their combinations using the developed methods based on the operation principles of the perceptron and logistics function. Purpose - develop a decision support system to help the decision maker in forecasting stock prices in the stock market for profit. Actuality - predicting stock market prices and developing methods of decision-making for further investment. The work of indicators were implemented, two methods were developed, a number of experiments were carried out and the analysis of their results was performed. The influence of indicator coefficients on the quality of the forecast was investigated. Ways of further development of the subject of research - the use of neural networks to find the optimal weights for the developed methods. popup.nrat_date 2025-11-05 Close