Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U002113, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Розробка інвестиційної стратегії та системи сигналів торгівельних угод з використанням методів машинного навчання та індикаторів технічного аналізу Автор Гонтар Віктор Миколайович Дата публікації 01-01-2024 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69146 Видання Київ Опис Дипломна робота: 141 с., 52 Рисунок, 2 дод, 18 джерел. Метою даної роботи є розробка інвестиційної стратегії та системи сигналів торгівельних угод з використанням методів машинного навчання та індикаторів технічного аналізу. Для розв’язання поставленої задачі використовуються моделі лінійної регресії, K–ближчих сусідів, метод опорних векторів, випадковий ліс та XGBoost. Об’єктом дослідження є часові ряди цін криптовалют на прикладі кількох популярних криптовалютних пар, таких як ETHUSDT, BTCUSDT, LTCUSDT та інші. Предметом дослідження є застосування методів машинного навчання та індикаторів технічного аналізу для прогнозування цін закриття криптовалют. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю точного прогнозування цін криптовалют для прийняття ефективних інвестиційних рішень в умовах високої волатильності ринку. Результатом цієї роботи є порівняння продуктивності різних моделей машинного навчання для прогнозування цін закриття криптовалют та вибір оптимальної моделі, яка з найвищою точністю здатна прогнозувати ціни. Для подальших досліджень доцільно використовувати додаткові технічні індикатори, збільшити обсяг даних для навчання моделей, а також розглядати більш складні методи машинного навчання, такі як рекурентні нейронні мережі та глибинні нейронні мережі. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити