Інтелектуальні методи прогнозування подій в багатокритерійних задачах прийняття рішень

Abstract

Аналіз поведінки курсу акцій характеризується неоднозначною поведінкою процесу, на який зазвичай вливають безліч факторів (тренд, сезонність, геополітична ситуація тощо). Прогнозування – це ключовий момент при прийнятті інвестиційних рішень. Можливість передбачити поведінку курсу акцій для прийняття кінцевих рішень дозволяє зробити найкращий вибір, який в іншому випадку міг бути невдалим. Ціна акцій постійно коливається, і в будь-який момент така ціна може впасти нижче ціни, за якою вона була придбана. Тому передбачення того, як буде поводитись фінансовий ринок, є одним з найважчих завдань в економіці. У передбаченні варто врахувати багато факторів – фізичні, психологічні, раціональні та ірраціональні поведінки тощо. Всі ці аспекти приводять до висновку, що ціни на акції є дуже нестійкими, і їх дуже важко передбачити з високим ступенем точності. Проте ця задача є актуальною для всього світу та для всієї міжнародної економіки, оскільки можливість точного передбачення вартості акцій тісно пов’язано з отриманням фінансового прибутку компаній, уряду або особистого капіталу, та формуванням більш раціональної фінансової поведінки. Вірне розуміння та дослідження процесів, що відбуваються на фондових ринках, мають великий вплив і для економіки сучасної України. Метою магістерської наукової роботи є прогнозування подій в багатокритерійних задачах прийняття рішень, зокрема, курсу цінних паперів на фондовому ринку з використанням інтелектуальних та математичних методів аналізу даних, а саме: штучних нейронних мереж, технологій глибинного навчання та часових рядів. Об'єктом дослідження є прогнозування подій в задачах прийняття рішень. Предметом дослідження є методи прогнозування курсу цінних паперів на фондовому ринку. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити ряд завдань: Аналіз сучасного стану задачі прогнозування подій в багатокритерійних задачах прийняття рішень. Поняття фондової біржі та підходи для дослідження і прогнозування ціни акції на ній. Огляд існуючих математичних моделей і методів для опису динаміки часових рядів в економіці та фінансах, зокрема, авторегресії ARMA, ARIMA, експоненційного згладжування. Збір статистичних даних. Реалізація методів інтелектуального аналізу даних з використанням адитивних моделей, згорткових та рекурентних нейронних мереж та глибинного навчання для поставленої задачі прогнозування. Розробка програмного забезпечення для прогнозування курсу акцій з використанням визначених методів ті підходів. Порівняльний аналіз результатів. Фахова частина магістерської наукової роботи складається з чотирьох розділів. У першому розділі аналізується сучасний стан задачі прогнозування подій в багатокритерійних задачах прийняття рішень, досліджуються існуючі підходи до передбачення вартості акцій. У другому та третьому розділах розглянуто ряд математичних моделей, за допомогою яких будують прогнози, а також низка методів інтелектуального аналізу даних з використанням згорткових і рекурентних нейронних мереж та технологій глибинного навчання. Четвертий розділ описує архітектуру розробленої програми та остаточні порівняльні результати роботи всіх моделей. В спеціальному розділі до магістерської наукової роботи розглянуті основні положення охорони праці та безпеки у надзвичайних ситуаціях на підприємстві. В методичному розділі розроблено практичну роботу на тему «Прогнозування фондового ринку на Python з допомогою Stocker».