| Studiju veids |
bakalaura profesionālās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Finanšu inženierija |
| Nosaukums |
Mašīnmācīšanās efektivitāte tirdzniecībā finanšu tirgos |
| Nosaukums angļu valodā |
Efficiency of Machine Learning in Trading in Financial Markets |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Konstantins Kozlovskis |
| Recenzents |
Dr. oec. Irina Voronova, IEVF |
| Anotācija |
Bakalaura darba mērķis ir pārbaudīt mašīnmācīšanās efektivitāti finanšu instrumentu tirdzniecībā. Uzdevumi ir izveidot neironu tīklus, laikrindu un regresijas mašīnmācīšanās modeļus, kas spēj prognozēt nākotnes akciju cenas un salīdzināt to efektivitāti.
Darba teorētiskajā daļā tiek aprakstīts, kas ir mašīnmācīšanās, kā tās iedalās un kā to pielieto. Tiek apskatīti finanšu tirgi, akciju analīzes metodes un algoritmiskā tirdzniecība.
Praktiskajā daļa tiek veikts eksperiments mašīnmācīšanās efektivitātes noteikšanā finanšu tirgos. Darbā tiek izveidoti neironu tīklu, laikrindu un regresijas mašīnmācīšanās modeļi un tiek pārbaudīta to efektivitāte.
Darbā ir iekļauti trīsdesmit trīs attēli, divas tabulas, četras formulas, piecdesmit septiņas lapaspuses un viens pielikums.
Bakalaura darba bibliogrāfiskais apraksts: Luksts, O. (2021). Mašīnmācīšanās efektivitāte tirdzniecībā finanšu tirgos. Bakalaura darbs. Rīgā: RTU, DITF VTMS, bakalaura profesionālā studiju programma “Finanšu inženierija”. 57 lpp. |
| Atslēgas vārdi |
Mašīnmācīšanās, finanšu tirgi, datu zinātne, tirdzniecība |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Machine learning, financial markets, data science, trading |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2021 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
03.06.2021 12:26:50 |
