Порівняння ефективності методів розв’язання задачі про багаторукого бандита в області інвестицій

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-409 Славою Любомиром Любомировичем. Тема «Порівняння ефективності методів розв'язання задачі про багаторукого бандита в області інвестицій». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є створення та розробка програмного середовища, максимально наближеного до реального та порівняння в ньому алгоритмів для розв’язування задачі про багаторукого бандита, а саме: випадкового, жадібного, епсилон-жадібного, оптимістичного, верхньої межі довіри. Об’єктом дослідження є задача про багаторукого бандита в області інвестицій. В результаті виконання дипломної роботи було проаналізовано ефективність алгоритмів для розв’язування задачі про багаторукого бандита та доцільність їхнього використання в області інвестицій. Кількість сторінок – 60. Кількість таблиць – 8. Кількість рисунків – 28. Кількість джерел літератури – 17. Each of us in life had the idea to invest in something to increase them. Regular bank deposits bring a small but stable income, and more people use this option. But we all want more - at this point, we are thinking about investing in stocks. And this is where we face the problem - not knowing where to start and what to invest. The purpose of my research is to analyze the methods of solving this problem with the help of algorithms for solving the problem of a multi-armed bandit. To solve this problem, it is proposed to use different algorithms to solve the problem of a multi-armed bandit, such as the Random algorithm, Epsilon-greedy, Optimistic greedy algorithm, and UCB. The thesis aims to create and develop a software environment as close as possible to the real one and compare algorithms in it to solve the problem of a multi-armed bandit, namely: random, greedy, epsilon-greedy, optimistic, and the upper limit of trust. The object of research is the problem of a multi-armed bandit in the field of investment. As a result of the thesis, the effectiveness of algorithms for solving the problem of a multi-armed bandit and the feasibility of their use in the field of investment was analyzed. The role of the stochastic environment will be datasets, which include the dynamics of changes in companies' stock prices from 1970 to 2010. Thus, we will be able to look at the work of algorithms in a real environment and evaluate their effectiveness.