Прогнозування цін акцій методами глибоких нейронних мереж
Прогнозування цін акцій методами глибоких нейронних мереж
Дипломна робота: 117 с., 31 рис., 12 табл., 2 додатки, 23 джерела. Прогноз розроблявся на мові програмування Python. Дана робота присвячена прогнозуванню цін акцій компаній методами глибоких нейронних мереж. В якості вхідних даних було використано історичні дані про ціни акцій компанії Amazon з 2020-01-01 до 2022-11-29, отримані за допомогою сервісу yfinance. Об’єкт дослідження – методи та моделі для прогнозування цін акцій компанії Amazon на основі історичних даних. Метою дослідження є знаходження найбільш точної та ефективної моделі прогнозування цін акцій з використанням глибоких нейронних мереж. Основною задачею є досягнення високої точності прогнозів, а також забезпечення швидкодії програмного комплексу для ефективного аналізу даних.
прогнозування цін акцій, прогнозування цін акцій методами глибоких нейронних мереж, stock price prediction using deep neural network
прогнозування цін акцій, прогнозування цін акцій методами глибоких нейронних мереж, stock price prediction using deep neural network
selected citations These citations are derived from selected sources.This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).0 popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.Average influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).Average impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.Average
Citations provided by BIP!Popularity provided by BIP!