| Form of studies |
Professional Bachelor |
| Title of the study programm |
Financial Engineering |
| Title in original language |
Optimāla portfeļa veidošana, izmantojot mašīnmācīšanās metodes |
| Title in English |
Optimal Portfolio Building using Machine Learning Techniques |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Tālis Laizāns |
| Reviewer |
Boriss Siliverstovs |
| Abstract |
Šī bakalaura darba mērķis ir izpētīt portfeļa veidošanas paņēmienus, analizēt šo algoritmu veiktspēju dažādos laika intervālos un sniegt peļņu nesošus rezultātus. Šajā pētījumā tiks izpētītas 3 mašīnmācīšanās metodes: Lorentzian klasifikators, K-tuvākā kaimiņa algoritms un lineārās regresijas modelis. Visienesīgākos rezultātus uzrādīja K-tuvākā kaimiņa algoritms un Lorentzian klasifikators. Vispiemērotākie laika intervāli mašīnmācīšanās algoritmiem ir garāki laika intervāli, kuros ir daudz precīzāk iespējams novērot tirgus tendences, kas arī noved pie secinājuma, ka mašīnmācīšanās algoritmiem ir daudz vieglāk atpazīt tirgus iespējas un izvadīt signālus, balstoties uz tiem. |
| Keywords |
Optimālā portfeļa veidošana, Mašīnmācīšanās, Finanšu ieguldījumi, Datu analīze, Tirgus tehniskā analīze |
| Keywords in English |
Optimal portfolio building, Machine Learning, Finance Investments, Data Analysis, Market Technical Analysis |
| Language |
lv |
| Year |
2023 |
| Date and time of uploading |
31.05.2023 17:03:51 |
