| Form of studies |
Professional Bachelor |
| Title of the study programm |
Financial Engineering |
| Title in original language |
Mašīnmācīšanās efektivitāte tirdzniecībā finanšu tirgos |
| Title in English |
Efficiency of Machine Learning in Trading in Financial Markets |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Konstantins Kozlovskis |
| Reviewer |
Dr. oec. Irina Voronova, IEVF |
| Abstract |
Bakalaura darba mērķis ir pārbaudīt mašīnmācīšanās efektivitāti finanšu instrumentu tirdzniecībā. Uzdevumi ir izveidot neironu tīklus, laikrindu un regresijas mašīnmācīšanās modeļus, kas spēj prognozēt nākotnes akciju cenas un salīdzināt to efektivitāti.
Darba teorētiskajā daļā tiek aprakstīts, kas ir mašīnmācīšanās, kā tās iedalās un kā to pielieto. Tiek apskatīti finanšu tirgi, akciju analīzes metodes un algoritmiskā tirdzniecība.
Praktiskajā daļa tiek veikts eksperiments mašīnmācīšanās efektivitātes noteikšanā finanšu tirgos. Darbā tiek izveidoti neironu tīklu, laikrindu un regresijas mašīnmācīšanās modeļi un tiek pārbaudīta to efektivitāte.
Darbā ir iekļauti trīsdesmit trīs attēli, divas tabulas, četras formulas, piecdesmit septiņas lapaspuses un viens pielikums.
Bakalaura darba bibliogrāfiskais apraksts: Luksts, O. (2021). Mašīnmācīšanās efektivitāte tirdzniecībā finanšu tirgos. Bakalaura darbs. Rīgā: RTU, DITF VTMS, bakalaura profesionālā studiju programma “Finanšu inženierija”. 57 lpp. |
| Keywords |
Mašīnmācīšanās, finanšu tirgi, datu zinātne, tirdzniecība |
| Keywords in English |
Machine learning, financial markets, data science, trading |
| Language |
lv |
| Year |
2021 |
| Date and time of uploading |
03.06.2021 12:26:50 |
