| Form of studies |
Professional Bachelor |
| Title of the study programm |
Finance management information systems |
| Title in original language |
Sistemātiskās prognozēšanas metodes finanšu tirgus datu analīzei |
| Title in English |
Systematic Forecasting Methods for Financial Market Data Analysis |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Aleksejs Jurenoks |
| Reviewer |
Zane Miltiņa |
| Abstract |
Tehnoloģiju attīstības procesā ir mainījusies arī finanšu tirgus dinamika, ar lielāko daļu darījumu mūsdienās izpildītiem algoritmiski. Papildinot šo ar profesionālo kapitāla menedžeru sistemātiskās tirdzniecības popularitāti, pieaugošo datu apjomu un cilvēka riska faktoriem – sistemātiskā tirdzniecība ir pamatota aktualitāte finanšu industrijā. Bakalaura darba izstrāde ir attiecināta sistemātiskās prognozēšanas metožu izpētei, iekļaujot padziļinātu ieskatu pilnā izstrādes procesā, ar mērķi izstrādāt un novērtēt to potenciālu.
Darba ietvaros tiek apskatītas finanšu datu prognozēšanas metodes, to iedalījums un vērtējums attiecībā tam. Tiek apskatīta teorija par prognozēšanas sistēmas izstrādi, tās struktūru, prasībām un darbību, kā arī kritēriji datu atlasei un rezultātu vērtēšanai. Praktiski tiek izstrādāta prognozēšanas sistēmas koda arhitektūra, kā arī prognozēšanas sistēma, kura tiek optimizēta uz 10 gadu perioda un simulēta uz 2 gadu perioda.
Gala pētījuma rezultāti apliecina prognozēšanas sistēmas potenciālu, sniedzot ekonomiski pozitīvu vērtējumu gan sistēmas, gan tirgus ietvaros. Sniegtie rezultāti simulācija norāda uz pozitīvu rentabilitāti periodā no 2022.g.s. līdz 2024.g.s., kā arī atbalsta izstrādātās arhitektūras un kapitāla vadības rīku efektivitāti.
Darba pamattekstā ir 62 lappuses, 14 attēli, 5 tabulas, 3 pielikumi un 62 izmantotie informācijas avoti. |
| Keywords |
prognozēšana, sistemātiska tirdzniecība, finanšu tirgus |
| Keywords in English |
forecasting, systematic trading, financial market |
| Language |
lv |
| Year |
2024 |
| Date and time of uploading |
27.05.2024 15:58:19 |
