Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Professional Bachelor
Title of the study programm Financial Engineering
Title in original language Tirdzniecība finanšu tirgos izmantojot mašīnmācīšanās bibliotēku Catboost
Title in English Application of Machine Learning Library Catboost for Trading in Financial Markets
Department Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
Scientific advisor Konstantins Kozlovskis
Reviewer docente,Kristīne Vitola, TSI
Abstract Bakalaura darba ietvaros ir apskatīti literatūras avoti par tirdzniecību finanšu tirgos un mašīnmācīšanās tehnoloģiju, izstrādāta, uz mašīnapmācītiem modeļiem balstīta, tirdzniecības sistēma un veikta analīze secinājumu un priekšlikumu izstrādei. Bakalaura darba mērķis ir pārbaudīt tirdzniecības sistēmas, kas ir balstīta uz modeļiem, kuri tika mašīnapmācīti ar “CatBoost” bibliotēkas palīdzību, efektivitāti tirdzniecībā finanšu tirgos. Tirdzniecības sistēma tika izveidota izmantojot programmēšanas valodas “Python” un “MetaQuotes Language 5” (turpmāk darbā MQ5) attiecīgi “Pycharm” un “MetaEditor 5” (turpmāk darbā ME5) programmēšanas vides. Tirdzniecībā izmantotie modeļi tika apmācīti izmantojot, uz gradienta pastiprināšanas tehnoloģijas balstītu bibliotēku, “CatBoost”, apmācības datu iegūšanai un apstrādei: “pandas”, “numpy”, “datetime”, “random”, “sklearn un “MetaTrader5”. Modelis, kas uzrādīja vislabākos rezultātus, tika importēts MQ5 kodā un veica patstāvīgu tirdzniecību platformā “MetaTrader 5” (turpmāk darbā MT5). Bakalaura darbs sastāv no četrām nodaļām. Pirmajā nodaļā ir apskatīta literatūra par finanšu tirgu pamatiem, to funkcijām un dalībniekiem, kā arī finanšu tirgos tirgotie finanšu instrumenti, to statistika, tirdzniecības jēdzieni un analīzes veidi. Otrajā nodaļā ir apskatīti literatūras avoti par mašīnmācīšanās tehnoloģiju būtību, iedalījumiem un uz gradienta pastiprināšanas balstītās mašīnmācīšanās bibliotēkas “CatBoost” tehnoloģijas apskats un salīdzinājums ar populārākajām gradienta pastiprināšanas bibliotēkām. Trešajā nodaļā ir aprakstīta tirdzniecības sistēmas izveidei nepieciešamo rīku un parametru izvēle, modeļu mašīnmācīšanās darbība un to pielietošana tirdzniecībā. Ceturtajā nodaļā ir aprakstīta tirdzniecības rezultātu analīze. Darba apjoms ir 56 lpp., 4 nodaļas, 2 tabulas, 50 attēli, 37 literatūras avoti un 4 pielikumi. Bakalaura darba literatūras atsauce: Kočāns, K. (2021). Tirdzniecība finanšu tirgos izmantojot mašīnmācīšanās bibliotēku catboost. Bakalaura darbs. Rīgā: RTU, RDCM0, bakalaura profesionālā studiju programma “Finanšu inženierija”, 56 lpp
Keywords Mašīnmācīšanās; "CatBoost"; Automatizēta tirdzniecība; Finanšu tirgi; Finanšu instrumenti; "Python"; "MetaTrader 5"
Keywords in English Machine learning; CatBoost; Automated trading; Financial markets; Financial instruments; Python; MetaTrader 5
Language lv
Year 2021
Date and time of uploading 04.06.2021 01:02:50