Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids maģistra akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Finanšu inženiermatemātika
Nosaukums Akciju cenas prognozēšana izmantojot slēptos Markova modeļus un mašīnmācīšanās algoritmus
Nosaukums angļu valodā Stock Price Forecasting Using Hidden Markov Models and Machine Learning Algorithms
Struktūrvienība 33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
Darba vadītājs Nataļja Budkina
Recenzents Irina Voronova, RTU
Anotācija Akciju tirgus ir viens no lielākajiem pasaules finanšu sektoriem, kurā ieguldīt ir ieinteresēts jebkurš ekonomikas dalībnieks, tā ienesīguma dēļ. Maģistra darba mērķis ir pielietot slēpto Markova modeli un atbalsta vektoru metodi akciju tirgus cenu prognozēšanai. Darbā tiek apskatītas slēpto Markova modeļu pamatproblēmas un to risināšana. Dots ieskats mašīnmācīšanās algoritmu uzbūvē un detalizēti apskatīta atbalsta vektoru metode. Atrasts risinājums, kā prognozēt akciju cenas ar labu precizitāti, izmantojot slēptos Markova modeļus un atbalsta vektoru metodi. Darba izstrādes gaitā izveidots kods programmā R, kurā tiek realizēts darbā aprakstītās metodes.
Atslēgas vārdi Slēptie Markova modeļi, mašīnmācīšanās algoritmi, atbalsta vektoru metode, akciju cenas prognozēšana
Atslēgas vārdi angļu valodā Hidden Markov models, machine learning algorithms, support vector machine, stock price prediction
Valoda lv
Gads 2020
Darba augšupielādes datums un laiks 15.06.2020 09:19:36