Search academic texts

Information × Registration Number 2120U008674, Article popup.category Бакалаврська робота Title Порівняльний аналіз методів прогнозування фондового ринку (AI translated) popup.author Русин Данило КостянтиновичRusyn Danylo Kostyantynovych 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/123456789/37426 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 111 с., 4 ч., 10 табл., 13 рис., 2 дод., 23 джерела. Мета роботи – проаналізувати існуючі методи моделювання та прогнозування та реалізувати їх на вхідних даних. Об'єкт дослідження – показники зразків банкнот що характеризують ступінь зношування. У роботі проаналізовано та побудовано методи прогнозування цін на фондовому ринку. Проведено порівняння трьох методів: модель Бокса- Дженкінса, нейронна мережа Long Short-Term Memory, та інтегроване рішення Prophet. Побудовано прогноз для вартості акцій компанії Apple на майбутній період. Розробки і розрахунки велися мовою програмування Python в середовищі розробки Jupyter Notebook. Graduate work: 111 p., 4 p.,10 tables, 13 figures, 2 appendices, 23 sources. The purpose of the work is to analyze the existing methods of modeling and forecasting and implement them on the input data. The object of study - indicators of banknote samples that characterize the degree of wear. The paper analyzes and constructs methods for forecasting stock market prices. Three methods were compared: The Box-Jenkins model, the Long Short-Term Memory neural network, and the integrated Prophet solution. The forecast for the value of Apple shares for the future is made. Developments and calculations were conducted in the Python programming language in the Jupyter Notebook development environment. popup.nrat_date 2025-11-05 Close