Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U002047, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Застосування глибокого навчання з підкріпленням для прийняття рішень на фінансових ринках Автор Войчик Ольга Сергіївна Дата публікації 01-01-2024 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70372 Видання Київ Опис Дипломна робота містить: 116 с., 7 табл., 22 рис., 2 додатки, 18 джерел. У сучасному світі фінансові ринки стали надзвичайно складними та динамічними системами, що вимагають від інвесторів та трейдерів глибоких знань і швидкої реакції на зміни. Традиційні методи прийняття рішень часто не справляються з великою кількістю даних і тому все популярності набувають нові технології. Глибоке навчання з підкріпленням має досить високий потенціал до застосування під час прийняття рішень у стохастичному середовищі, прикладом якого є фінансовий ринок. Саме тому у даній роботі для розв’язку поставленої задачі було обрано цей розділ машинного навчання. Об’єкт дослідження – динаміка активу (біткоіна) на фінансовому ринку. Предмет дослідження – алгоритми навчання з підкріпленням та моделі глибокого навчання для прийняття рішень на фінансових ринках. Мета роботи – побудувати модель прийняття рішень на фінансових ринках за допомогою глибокого навчання з підкріпленням. Результат роботи – програмний продукт, що дозволяє автоматизовано або напівавтоматизовано приймати рішення щодо купівлі-продажу певних активів на основі вхідних даних про цей актив. Програмний продукт було розроблено із використанням мови програмування Python. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити