Построение системы предиктивного анализа банковских инвестиций с использованием технологий суперкомпьютерного моделирования

Целью данной выпускной квалификационной работы является построение системы предиктивного анализа банковских инвестиций с использованием технологий суперкомпьютерного моделирования. При использовании Банком алгоритмической торговли, в первую очередь необходимо решить задачу для предсказания поведения стоимости ценной бумаги в будущем. Оценка банковских инвестиций будет осуществляться при помощи двух прогнозных математических моделей: метода Монте-Карло (ММК) и нейронных сетей. Используя исторические данные ценной бумаги Goldman Sachs на фондовом рынке, было проведено компьютерное моделирование данных моделей. Моделирование показало, что при использовании алгоритмической торговли предпочтительнее использовать ММК. Так как котировки ценных бумаг на фондовом рынке изменяются каждую миллисекунду, скорость является преимуществом для увеличения доходности торговых операций Банка. Применяя методы параллельного программирования, можно уменьшить время принятия решения за счет увеличения скорости формирования прогноза с использованием ММК.