• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
ФИО студента
Название работы
Руководитель
Факультет
Программа
Оценка
Год защиты
Душацкий Аркадий Владиславович
Применение алгоритмов машинного обучения для моделирования биржевого агента
8
2016
В данной работе была рассмотрена предметная область алгоритмической торговли с точки зрения применения к задачам, возникающим в ней, алгоритмов машинного обучения. Целью работы являлось создание основанной на алгоритмах машинного обучения модели автоматизированного биржевого агента — биржевого робота, совершающего действия на бирже и способного зарабатывать на совершении сделок по покупке и продаже финансовых инструментов. В работе решались следующие задачи: изучение предметной области и существующих способов применения к ней алгоритмов машинного обучения; разработка алгоритма, учитывающего выявленные в существующих решениях проблемы; тестирование его на реальных биржевых данных.

В ходе анализа работ по применению машинного обучения к задаче создания биржевого робота установлено, что одной из главных проблем является переобучение алгоритмов. С учётом этой проблемы предложен алгоритм, заключающийся в рассмотрении задачи как задачи обучения с подкреплением и использовании генетических алгоритмов для построения простых деревьев решений и, затем, для объединения их в ансамбли, что позволило снизить переобучение. Генетические алгоритмы используются для максимизации результата торговли роботом на обучающей выборке. В качестве входных признаков деревьев решений используются технические индикаторы, рассчитанные по данным рынка.

В ходе проведённых экспериментов на реальных исторических биржевых данных по различным финансовым инструментам показана способность алгоритма успешно решать задачу получения прибыли в ходе торговли. За некоторыми исключениями во всех экспериментах алгоритм показал результат значительно лучше, чем бенчмарк-стратегия «buy-and-hold», а также положительный в денежном выражении. Также показана эффективность применения метода объединения деревьев решений в ансамбли для снижения переобучения.
Текст работы (работа добавлена 27 мая 2016г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Расширенный поиск ВКР