Нейросетевая система управления биржевым портфелем

Сегодня всё большую популярность набирают мобильные сервисы, позволяющие начать инвестировать в несколько кликов. Соответственно, увеличивается число частных инвесторов – людей, совмещающих инвестирование с основной деятельностью. Зачастую такими инвесторами становятся люди неопытные в вопросах управления биржевым портфелем. Более того, у них недостаточно времени на проведение подробного анализа рынка и принятие важных решений о покупке/продаже активов. Существует большое количество сервисов-ассистентов, позволяющих пользователю наблюдать за развитием своего портфеля и вносить в него необходимые коррективы. Некоторые из них реализованы с использованием искусственного интеллекта, некоторые имеют мобильные версии. Однако нет проекта, который совмещал бы в себе все преимущества и удобства - был одновременно высокотехнологичным и мобильным. Целью данной работы является разработка системы, которая будет комбинировать в себе современные подходы к предсказанию цен акций с использованием методов машинного обучения и оставаться максимально удобной для пользователя, позволяя использовать продукт с мобильных устройств. Мы будем использовать такие эффективные алгоритмы для предсказания временных рядов, как LSTM и XGBoost. Особенностью системы будет размещение модуля предсказания цен в связке с серверной частью, что будет позволять наладить взаимодействие с пользователем по средствам REST API через Android-приложение. Работа содержит 62 страницы, 3 главы, 25 рисунков, 1 таблицу, 23 источника, 8 приложений. Ключевые слова: Предсказание цен, Предсказание временных рядов, Биржевое портфолио, Машинное обучение, Нейронная сеть, LSTM, XGBoost, REST API, Android.