Використання нейронних мереж для прогнозування фінансових ринків

Abstract

Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ 23 Чайковським Ігорем Ігоровичем. Тема “Використання нейронних мереж для прогнозування фінансових ринків”. Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою даної роботи є аналіз алгоритмів з використанням нейронних мереж для передбачення фінансового ринку, визначення найкращих з них та запропонувати покращений варіант. Об’єктом дослідження є аналіз фінансових ринків. Предметом дослідження є аналіз фінансових ринків з використанням нейронних мереж. У результаті дослідження, за допомогою нейронних мереж, було спроектовано та створено систему для передбачення цін акцій на ринку. Окрім стандартного алгоритму передбачення який використовує дані про акції, було запропоновано модифікований алгоритм з використанням аналізу сентименту текстових даних на додачу до початкових даних для покращення результату передбачення. Загальний обсяг роботи: 52 сторінки, 24 рисунки, 17 посилань. Financial markets are complex and dynamic systems where various factors such as economic events, geopolitics, market sentiment and more influence asset prices. Predicting the movement of prices in financial markets is important for investors, brokers, funds and other market participants as it can aid in making informed decisions to mitigate risks and increase profits. One approach to predicting financial markets is to use neural networks – this is a class of machine learning algorithms that can analyze large volumes of data, detect intricate dependencies between them and make predictions based on these dependencies. The use of neural networks in financial analysis can help uncover various trends, patterns and relationships in the markets, allowing for more grounded forecasts to be made.