Search academic texts

Information × Registration Number 2123U002350, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Кіріянов Іван Олексійович popup.publication 01-01-2023 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60500 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 113 сторінок, 6 таблиць, 33 рисунки, 2 додатки, 25 джерел. Об’єктом дослідження є набір даних фондового ринку про вартість акцій за обраний проміжок часу. Предметом дослідження є рекурентні нейронні мережі, мережі довгої короткочасної пам’яті та алгоритми машинного навчання з вчителем. Мета цієї дипломної роботи – системний аналіз фондового ринку, дослідження методу Хігучі, фрактальної розмірності та теорії циклів, розгляд теорії хвиль Елліота, використання різних типів нейронних мереж для аналізу та прогнозування фондового ринку компанії Raiffeisen Bank International AG. Фондовий ринок це економічна мережа, яка включає випуск, розповсюдження та торгівлю цінними паперами. Його значення полягає в здатності збирати фінансові активи з різних джерел, включаючи підприємства, громадян, іноземні інвестиції та уряд. Використовуючи нейронні мережі, можна отримати уявлення про рухи фінансових ринків і визначити їхні наступні кроки. Це цінний інструмент для розуміння поведінки ринку. Були розглянуті метод k-найближчих сусідів (KNN), довга короткочасна пам'ять (LSTM) та вентильні рекурентні вузли (GRU) . Завдяки ретельному дослідженню нейронних мереж, було зроблено остаточні висновки та надані рекомендації щодо використання методів нейронних мереж для аналізу фондових ринків. popup.nrat_date 2025-01-29 Close