Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62229
Title: Програмний модуль аналізу і прогнозування фінансових показників для системи управління інвестиціями
Authors: Саттарова, Маргарита Леонідівна
Keywords: дипломна робота
модель
прогнозування
LSTM
акції
машинне навчання
Python
дослідження
Issue Date: 31-Dec-2023
Publisher: Національний авіаційний університет
Citation: 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.
Abstract: 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.
Description: 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: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62229
Appears in Collections:Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри комп’ютерних інформаційних технологій

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ФКНТ_2023_122_Саттарова М.Л.pdfДипломна робота магістра3.12 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.