Дослідження методів машинного навчання для автоматизації ведення особистих фінансів та торгівлі на фінансових ринках

Abstract

Об’єкт дослідження – процеси автоматизованого аналізу фінансових даних з метою оптимізації особистих фінансів та прийняття торгових рішень на фінансових ринках. Предмет дослідження – алгоритми машинного навчання, які застосовуються до задач прогнозування витрат, аналізу транзакцій та побудови торгових стратегій. Мета роботи – розроблення, аналіз та програмна реалізація моделей машинного навчання, спрямованих на покращення ефективності управління особистими фінансами та прийняття рішень при торгівлі на ринках. Методи дослідження – методи машинного навчання; методи статистичного аналізу фінансових даних; методи побудови та програмної реалізації нейромережевих моделей з викристанням Python, бібліотек Scikit learn, Pandas, TensorFlow тощо. У роботі розглядається застосування методів машинного навчання для автоматизації ведення особистих фінансів і прийняття рішень у сфері торгівлі на фінансових ринках. Реалізовано програмний прототип, який дозволяє апробувати досліджувані методи на реальних і синтетичних даних. Результати показали доцільність застосування моделей машинного навчання. Робота має практичну цінність і може бути використана як основа для подальших досліджень у сфері фінансових технологій.