Прогнозування біржового індексу S&P 500 методами машинного навчання
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2024
Автор(и) :
Артемчук Олексій Вікторович
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Артемчук, О. В. (2024). Прогнозування біржового індексу S&P 500 методами машинного навчання [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6242
[ДСТУ] Артемчук О. В. Прогнозування біржового індексу S&P 500 методами машинного навчання : кваліфікаційна робота бакалавра : 05 Соціальні та поведінкові науки / наук. кер. В. В. Шпирко. Київ, 2024. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6242 (дата звернення: 25.07.2026).
Об’єкт дослідження: біржовий індекс S&P 500.
Предмет дослідження: визначення майбутньої ціни біржового індексу S&P 500 за допомогою машинного навчання.
Мета дослідження: розробка та корегування моделі, яка прогнозуватиме значення біржового індексу S&P 500.
Методи дослідження: машинне навчання, статистичний аналіз, порівняльний аналіз.
Наукова новизна, теоретична значимість дослідження: розширення наукової бази досліджень на тему змоги та точності машинного навчання в біржовій торгівлі.
Практична цінність: результати дослідження можуть бути використані для прийняття фінансових рішень, робота може слугувати основою для подальших досліджень у даній сфері.
Предмет дослідження: визначення майбутньої ціни біржового індексу S&P 500 за допомогою машинного навчання.
Мета дослідження: розробка та корегування моделі, яка прогнозуватиме значення біржового індексу S&P 500.
Методи дослідження: машинне навчання, статистичний аналіз, порівняльний аналіз.
Наукова новизна, теоретична значимість дослідження: розширення наукової бази досліджень на тему змоги та точності машинного навчання в біржовій торгівлі.
Практична цінність: результати дослідження можуть бути використані для прийняття фінансових рішень, робота може слугувати основою для подальших досліджень у даній сфері.
The graduation research of student Oleksii Artemchuk.
Expanding the scientific base of research on the capabilities and accuracy of machine learning in stock trading.
The results of the study can be used to make financial decisions, and the work can serve as a basis for further research in this area.
Expanding the scientific base of research on the capabilities and accuracy of machine learning in stock trading.
The results of the study can be used to make financial decisions, and the work can serve as a basis for further research in this area.
Галузі знань та спеціальності :
05 Соціальні та поведінкові науки
Галузі науки і техніки (FOS) :
Соціальні науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
1.47 MB
Контрольна сума :
(MD5):ebeceabb23e9b2fa0dd38616fd7d0978
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International