Використання нейромережевих технологій для короткострокового прогнозування економічних показників фондового ринку України
Loading...
Date
2025
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Український державний університет науки і технологій, Дніпро
Abstract
UKR: Магістерська робота виконана на 137 сторінках, містить 48 рисунків, 2 таблиці та 53 використані джерела. Розроблено систему для прогнозування цін на дорогоцінні метали за допомогою нейромереж, що включає новітні методи обробки та аналізу даних. Система використовує покращені алгоритми машинного навчання та випадковий ліс для точного прогнозування, що є новаторством у сфері фінансового аналізу. Результати дослідження відкривають нові можливості для застосування нейромережевих технологій на фондовому ринку, сприяючи розвитку ефективних інструментів для інвесторів та фахівців у сфері економіки. Мета дослідження є прогнозування цін драгоцінних металів (золото,срібло) на фондовому ринку України. Об’єкт дослідження – є нейронні мережі фондового ринку драгоцінних металів України
ENG: The master's thesis is performed on 137 pages, contains 48 figures, 2 tables and 53 sources used. system for forecasting prices for precious metals using neural networks has been developed, which includes the latest methods of data processing and analysis. The system uses improved machine learning algorithms and random forest for accurate forecasting, which is an innovation in the field of financial analysis. The results of the study open up new opportunities for the application of neural network technologies in the stock market, contributing to the development of effective tools for investors and specialists in the field of economics. The purpose of the study is to forecast prices of precious metals (gold, silver) in the stock market of Ukraine. The object of the study is neural networks of the stock market of precious metals of Ukraine
ENG: The master's thesis is performed on 137 pages, contains 48 figures, 2 tables and 53 sources used. system for forecasting prices for precious metals using neural networks has been developed, which includes the latest methods of data processing and analysis. The system uses improved machine learning algorithms and random forest for accurate forecasting, which is an innovation in the field of financial analysis. The results of the study open up new opportunities for the application of neural network technologies in the stock market, contributing to the development of effective tools for investors and specialists in the field of economics. The purpose of the study is to forecast prices of precious metals (gold, silver) in the stock market of Ukraine. The object of the study is neural networks of the stock market of precious metals of Ukraine
Description
Keywords
нейронна мережа, прогнозування, фінансові часові лави, помилка прогнозу, neural network, forecasting, financial time series, forecast error, ВКР, КІТ
Citation
Сивак В. Д. Використання нейромережевих технологій для короткострокового прогнозування економічних показників фондового ринку України: дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 121 – Інженерія програмного забезпечення / наук. керівник С. А. Волкова ; Український державний університет науки та технологій. Дніпро, 2025. 137 с.