Прогнозування вартості акцій методами машинного навчання
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Буря Діана Тарасівна
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Буря, Д. Т. (2023). Прогнозування вартості акцій методами машинного навчання [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5656
[ДСТУ] Буря Д. Т. Прогнозування вартості акцій методами машинного навчання : кваліфікаційна робота бакалавра : 11 Математика та статистика. Київ, 2023. 34 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5656 (дата звернення: 25.07.2026).
В ході дослідження було проведене прогнозування цін акцій за допомогою нейронних мереж. Були визначені вхідні дані та параметри, що потрібні для навчання мережі. Було побудовано прогнози двома методами, а саме за допомогою нейронних мереж та рекурентних нейронних мереж. Було проведено порівняння точності цих методів за допомогою оцінки MSE(середньої квадратичної помилки).
Ключові слова : нейронна мережа, рекурентна нейронна мережа, прогнозування, машинне навчання, ціна акції.
Ключові слова : нейронна мережа, рекурентна нейронна мережа, прогнозування, машинне навчання, ціна акції.
In this work, stock price forecasting was carried out using neural networks. To begin with, the input data and parameters required for network training were determined. Next, predictions were made using two methods, namely using neural networks and recurrent neural networks. A comparison of the accuracy of these methods was also carried out using the MSE (mean squared error) estimate, and conclusions were drawn.
Key words : neural network, recurrent neural network, forecasting, machine learning, stock price.
Key words : neural network, recurrent neural network, forecasting, machine learning, stock price.
Галузі знань та спеціальності :
11 Математика та статистика
113 Прикладна математика
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
937.01 KB
Контрольна сума :
(MD5):7f2abc576216cfe16c707e276baaddae
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International