Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62229
Название: | Програмний модуль аналізу і прогнозування фінансових показників для системи управління інвестиціями |
Авторы: | Саттарова, Маргарита Леонідівна |
Ключевые слова: | дипломна робота модель прогнозування LSTM акції машинне навчання Python дослідження |
Дата публикации: | 31-дек-2023 |
Издательство: | Національний авіаційний університет |
Библиографическое описание: | Саттарова Програмний модуль аналізу і прогнозування фінансових показників для системи управління інвестиціями. - Дипломна робота на здобуття ступеня магістра спеціальності «Комп’ютерні науки», «Інформаційні управляючі системи та технології». - Київ, 2023. – 109 с. |
Краткий осмотр (реферат): | Сучасні реалії функціонування фінансових ринків, все більш проникаюча глобалізація, ріст кількості нових класів активів та все більш складних фінансових інструментів та процесів на фондових біржах ставлять перед інвесторами численні виклики та вимагають розробки все більш гнучких і адаптивних інвестиційних стратегій та методик ведення процесів управління інвестиціями. Світова економіка стає все більш глобальною та взаємозалежною, що призводить до зростання невизначеності та мінливості ринку, що в комбінації з динамічними макроекономічними змінами, геополітичними напруженостями, а також зростанням об’ємів та доступності фінансових (біржових) даних роблять процес інвестиційного управління вкрай складним. Як наслідок, існуючі інструменти та методики часто виявляються недостатніми для ефективного вирішення цієї задачі. В умовах сьогодення, де фінансові ринки відіграють ключову роль у глобальній економіці, точність прогнозування цін на акції є життєво важливою не тільки для інвесторів та трейдерів, але й для економічної стабільності у її ширшому розумінні. З появою розширених методів машинного та глибокого навчання відкрилися нові можливості для покращення прогнозування фінансових часових рядів. Проте, багато існуючих підходів до прогнозування цін на акції зазнають важливих обмежень. Зокрема, в переважній більшості функціонал існуючих рішень обмежується механізмами технічного аналізу, які є простішими в реалізації, ніж засоби фундаментального аналізу. В той же час, останній надає не менш важливу інформацію та враховує вплив багатьох факторів які є критичними. Відповідно, не враховуючи його інвестор ігнорує чинники та показники, які нерідко відіграють ключову роль в прийнятті інвестиційних рішень Також не завжди фактори, що мають вплив на формування ціни акції, можуть бути отримані з виключно технічної аналітики або з фінансової звітності компанії. Натомість, значна кількість важливої інформації міститься в новинах, публікаціях, анонсах, звітах державних органів тощо. Відсутність інтеграції даних з текстових джерел для глибшого аналізу ринкового сентименту, що є поширеною проблемою для наявних рішень, призводить до упущення опрацювання вкрай важливих аспектів, від яких залежатиме вартість біржових активів. Крім того, більшість моделей не звертають належної уваги на зашумлені характеристики фінансових даних, що може суттєво впливати на якість прогнозу. |
Описание: | Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од «Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету» Керівник проекту: професор, доктор технічних наук, Савченко Аліна Станіславівна. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62229 |
Располагается в коллекциях: | Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри комп’ютерних інформаційних технологій |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
ФКНТ_2023_122_Саттарова М.Л.pdf | Дипломна робота магістра | 3.12 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.