Аналіз часових рядів статистичними методами Data Mining
Вантажиться...
Дата
2018
Автори
Науковий керівник
Укладач
Редактор
Назва журналу
ISSN
E-ISSN
Назва тому
Видавець
Одеський національний університет імені І. І. Мечникова
Анотація
У дипломній роботі розглядається аналіз часових рядів статистичними методами Data Mining. Об’єктом дослідження стали цінові коливання курсів валют на фінансових ринках.
Метою дослідження була побудова прогнозуючої моделі та здійснення прогнозу руху курсу валют на найближчий час. Побудова прогнозу, що базується на технічному аналізі та підкріплений математично, є проблемою критичної важливості для трейдерів, що отримують прибуток за рахунок різниці курсів валют, оскільки у цій сфері немає загальноприйнятої моделі, а торгові стратегії базуються на суб’єктивному розумінні валютного ринку та власноруч знайдених закономірностях.
Предметом дослідження стали регресивні методи Data Mining, зокрема, сімейство ARIMA моделей, техніки попередньої обробки даних, а також засоби аналізу даних мови програмування Python.
У ході дослідження були проаналізовані дані котирувань валютної пари EUR/USD, які були надані відкритою базою даних торгового терміналу MetaTrader4, здійснений аналіз змін заробітної плати в Росії, дані про яку були надані Єдиним архівом економічних та соціологічних даних, виконана програмна реалізація побудови ARIMA моделі для обох наборів даних і здійснений порівняльний аналіз отриманої моделі та прогнозу для кожного з випадків.
Опис
Ключові слова
126 інформаційні системи та технології, Data Mining та машинне навчання, автокореляція, моделі ARMA та ARIMA. Теорема Волда, Моделі SARMA и SARIMA, критерий Акаіке
Бібліографічний опис
Гайдей, Р. В. Аналіз часових рядів статистичними методами Data Mining : дипломна робота магістра / Р. В. Гайдей. – Одеса, 2018. – 88 с.