| 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 |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| 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 |
