Кулян Вiктор РомановичЗаворотинський Максиміліан2023-12-072024-05-142023-12-072023Заворотинський М. Порівняльний аналіз рекурентних алгоритмів для прогнозування цін на фондовому ринку : кваліфікаційна робота бакалавра : 113 Прикладна математика / Заворотинський Максиміліан. – Київ, 2023. – 51 с.https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5711Мета роботи : проведення порівняльного аналізу рекурентних алгоритмів для прогнозування цін на фондовому ринку, а саме фільтра Калмана на основі авторегресійної моделі та рекурентних нейронних мереж. Об’єкт дослідження : застосування рекурентних алгоритмів комп'ютерного моделювання для прогнозування цін на фондовому ринку. Предмет дослідження : фільтр Калмана, авторегресійна модель та рекурентна нейронна мережа, як моделі для прогнозування цін на фондовому ринку. У кваліфікаційній роботі проведено порівняльний аналіз рекурентних алгоритмів для прогнозування цін на фондовому ринку. Розроблена рекурентна нейронна мережа на основі довгої короткострокової пам’яті в умовах доступності до великої кількості історичних даних дозволяє отримати більш точні прогнози. Виявлено, що в умовах різких, сильних змін цін, рекурентна нейронна мережа спроможна давати результати з стабільною точністю, на відміну від фільтра Калмана. Алгоритм на основі фільтра Калмана та авторегресійної моделі показав більш точні прогнози у випадку, коли рекурентна нейронна мережа не має достатньо великого набору історичних даних для навчання. Ключові слова: фондовий ринок, рекурентні нейронні мережі, lstm, фільтр Калмана, авторегресійна модель.uaБакалаврська робота