Кваліфікаційні роботи бакалаврів (Бак_ШІ)

Постійний URI для цієї колекції

https://openarchive.nure.ua/handle/document/25650

Перегляд

Перегляд Кваліфікаційні роботи бакалаврів (Бак_ШІ) за темою "автоматизована торгівля"

Зараз показано 1 - 3 з 3
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Розробка інтелектуального агента для торговельних операцій
    (2025) Климчук, А. А.
    Роботу присвячено розробці інтелектуального агента для автоматизованої торгівлі криптовалютами на основі комбінування методів технічного аналізу та машинного навчання. У вступній частині представлено історичний огляд розвитку торгових систем та проведено порівняльний аналіз ручного та автоматизованого трейдингу. На основі сучасних досліджень обґрунтовано переваги алгоритмічних підходів: висока швидкодія й відсутність емоційного чинника.
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Інтелектуальний торговий агент для автоматизованої торгівлі на ринку Forex
    (2025) Должикова, К. І.
    В ході виконання роботи було створено інтелектуальний торговий агент, який аналізує ринок й приймає торгові рішення про виконання угод на ринку Forex в режимі реального часу, що надає можливість користувачам отримувати пасивний дохід без наявності особливих знань у сфері трейдингу.
  • Зображення мініатюри
    Публікація
    Інформаційна система для торгівлі акціями та криптовалютами з використанням інтелектуального аналізу ринкових даних
    (2025) Джура, Є. С.
    Мета роботи – розробити інформаційну систему, що поєднує алгоритмічні правила технічного аналізу з прогнозами від моделей машинного навчання, що автоматично генерує торгові сигнали та забезпечує їх виконання з дотриманням заданих обмежень ризику. Методи дослідження – аналіз наукових джерел з алгоритмічного трейдингу й обробки часових рядів; проєктування архітектури Pythonплатформи; реалізація модулів збору котирувань через API Binance та Alpaca; формалізація rule-based логік; навчання й тестування моделей LSTM/XGBoost; backtesting на історичних даних. Результати – створено інформаційну систему, що в реальному часі обробляє потоки котирувань, обчислює індикатори, прогнозує напрям руху ціни та автоматично розміщує ордери. Тестування на парах BTC/USDT і акціях NVDA показало стабільне зростання капіталу при максимальній просадці < 10 %. Система може адаптуватися до інших активів і масштабуватися для промислових торгових середовищ.