Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids maģistra akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Finanšu inženiermatemātika
Nosaukums Uzņēmumu akciju atlase un cenu izmaiņas prognozēšana izmantojot mašīnmācīšanās algoritmus
Nosaukums angļu valodā Company Stock Selection and Price Movement Forecasting Using Machine Learning Algorithms
Struktūrvienība 12500 Lietišķās matemātikas institūts
Darba vadītājs Andrejs Matvejevs
Recenzents Kristīne Vītola
Anotācija Maģistra darbs ir veltīts mašīnmācīšanās risinājumu izmantošanai finanšu instrumentu automatizētā tirdzniecībā. Darbā ir aprakstīti būtiskākie uzņēmu raksturojošie finanšu rādītāji un galvenie akciju cenu raksturojošie tehniskie indikatori, kas var tikt izmantoti automatizētā tirgus analīzes veikšanā. Tāpat darbā ir iedots ieskats par mašīnmācīšanās modeļu izmantošanu finanšu sfērā, to sniegtie ieguvumi, problēmas, apskatīti būtiskākie algoritmi ar to pielietojuma sfēru, kā arī nodefinētas konkrētas problēmas, kuras mašīnmācīšanās sistēmai būtu jāatrisina, lai realizētu finanšu instrumentu tirdzniecību. Darba ietvaros ir piedāvāts automatizētas tirdzniecības sistēmas koncepts. Darbā ar piemēru ir praktiski parādīts, kā realizēt mašīnmācīšanās modeļus, lai tos izmantotu uzņēmumu grupēšanā, fundamentālajā analīzē, kā arī prognozētu ilgtermiņa akcijas cenas izmaiņu. Darbā izveidotie un apmācītie mašīnmācīšanās modeļi uzrāda augstāku rezultātu nekā klasiskas analīzes metodes, kā, piemēram, ekonometriskie modelis SARIMA. Maģistra darbs ir izstrādāts uz 116 lapām, iekļaujot 57 attēlus, 1 tabulas, 58 informācijas avotus un 2 pielikumus.
Atslēgas vārdi MAŠĪNMĀCĪŠANĀS, FUNDAMENTĀLĀ ANALĪZE, TEHNISKĀ ANALĪZE NEIRONU TĪKLI, GRUPĒŠANA
Atslēgas vārdi angļu valodā MACHINE LEARNING, FUNDAMENTAL ANALYSIS, TECHNICAL ANALYSIS NEURAL NETWORKS, CLUSTERING
Valoda lv
Gads 2020
Darba augšupielādes datums un laiks 06.09.2020 20:33:45