Публікація:
Порівняння ефективності різних алгоритмів класифікації у прогнозуванні фінансових ринків

dc.contributor.authorКсьонз, А. А.
dc.date.accessioned2025-10-05T13:27:03Z
dc.date.available2025-10-05T13:27:03Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractМета дослідження  провести експериментальне порівняння ефективності різних класифікаційних моделей у контексті прогнозування ринкових сигналів (Buy/Hold/Sell) та оцінити їх практичну придатність у трейдингових стратегіях. Методи дослідження  аналіз наукових джерел, формалізація фінансових індикаторів як ознак для навчання, реалізація моделей у Python, навчання на OHLCV-даних, тестування моделей через backtesting, порівняння точності та стабільності результатів. У межах роботи реалізовано кілька моделей класифікації, натренованих на технічних індикаторах, з метою визначення торгових дій. Vоделі було протестовано в однакових умовах, що дозволило об’єктивно порівняти їх точність, узагальнювальну здатність і вплив на прибутковість торгової стратегії. Проведено серію експериментів, результати яких візуалізовано та систематизовано
dc.identifier.citationКсьонз А. А. Порівняння ефективності різних алгоритмів класифікації у прогнозуванні фінансових ринків : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на першому (бакалаврському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / А. А. Ксьонз ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 95 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/32895
dc.language.isouk
dc.subjectонлайн-трейдинг
dc.subjectфінансовий ринок
dc.subjectпрограмні патерни
dc.subjectтехнічний аналіз
dc.titleПорівняння ефективності різних алгоритмів класифікації у прогнозуванні фінансових ринків
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакунок

Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2025_B_ShI_Ksenz_AA.pdf
Розмір:
1.67 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Пакунок ліцензії

Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
license.txt
Розмір:
10.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: