Використання методів машинного навчання для покращення застосування стохастичних процесів у аналізі високочастотних фінансових даних
Дата
2023
Автори
Токарчук Данило Костянтинович
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тому
Видавець
Анотація
Задачею роботи було вивчення стохастичного процесу Орнштейна – Уленбека та його практичних застосувань у фінансовій математиці, зокрема для аналізу та прогнозування високочастотних фінансових даних.
В першому розділі роботи розглянуто теоретичні основи, зокрема вінерівські процеси, класичний процес Орнштейна – Уленбека та його типові застосування у фінансовій математиці. Одним з таких застосувань є моделі прогнозування вартості акцій Васічека. Окрім того розглянуто базові підходи до вивчення, аналізу та прогнозування часових рядів, зокрема принципи декомпозиції часових рядів та стохастичний підхід Бокса – Дженкінса до прогнозування часових рядів.
В другому розділі визначено конкретний математичний апарат та алгоритмізацію побудови моделі прогнозування часових рядів, що використовує процес Орнштейна – Уленбека для моделювання стохастичного компонента.
В третьому розділі розглядається практична реалізація моделі з використанням мови програмування Python – усі моделі, що використовують методологію Бокса – Дженкінса, потребують реалізації з використанням ПК.
Якість побудованої моделі оцінено на тестовому датасеті з використанням метрики RMSE та інформаційного крітерія Акайке, що є часто використовуваним для такого типу задач. Також виконано графічне порівняння з початковими даними та з результатами прогнозування моделі AutoARIMA (pmdarima).
На точність прогнозів обох моделей суттєво впливає стохастичний компонент часових рядів котирувань, що є відомим фактом. Його вплив набагато вище у порівнянні з прогнозування, наприклад, споживання певних товарів, послуг, енергоносіїв, тощо. Зокрема, деякі дослідники вважають коливання котирувань криптовалют випадковим блуканням на періодах більших за 5-10 днів (періодів).
Бібліографічний опис
Галузь знань та спеціальність
12 Інформаційні технології , 124 Системний аналіз
Бібліографічний опис
Токарчук Д. К. Використання методів машинного навчання для покращення застосування стохастичних процесів у аналізі високочастотних фінансових даних : кваліфікаційна робота бакалавра : 124 Системний аналіз / Токарчук Данило Костянтинович . – Київ, 2023. – 81 с.