Heterogén pénzügyi idősorok modellezése mély tanulással

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Gyires-Tóth Bálint Pál
Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

Napjainkban számos megközelítés létezik a pénzügyi idősorok modellezésére, ezeket alapvetően két osztályba lehet sorolni, az analitikus és az adatvezérelt osztályba. Dol-gozatomban az utóbbival foglalkozok. A folyamatosan növekvő számítási teljesít-ménynek és az interneten elérhető adathalmazok számának köszönhetően az adatvezé-relt algoritmusok tanítása és végrehajtása az utóbbi időben jelentősen hatékonyabbá vált. Az elmúlt években a kriptovaluta piac térhódítása miatt, nőtt a publikusan elérhe-tő pénzügyi idősorok mennyisége, ami azt eredményezte, hogy ezzel a területtel széles körben foglalkoznak. Dolgozatomban különböző, a célalkalmazás területéhez illesztett felépítésű mély neurális hálózat architektúrákat vizsgálok meg és értékelem ki, hogy az ajánlati könyvek bevonásával lehetséges-e javítani egy adott pénzügyi idősor mo-dellezését.

Munkámban áttekintem a kapcsolódó szakirodalmat, majd összehasonlítok különböző ingyenesen elérhető szolgáltatásokat. A kiválasztást követően, pedig letöltök 5 másod-perces periódussal a pillanatnyi árat (nyitó, záró, magas, alacsony), a piaci forgalmat és a pillanatnyi ajánlati könyvet. A letöltött adatokat elemzem és kidolgozok egy iteratív eljárást, amivel az adatokat olyan formátumba tudom hozni, amely alkalmas a neurális hálózatok tanítására. Munkámban többek között vizsgálom, hogy a rendelkezésre álló adat növekedésével javul-e a neurális hálózat pontossága. Az adatokat előbb LSTM hálózattal az ár adatokon modellezem, majd konvolúciós hálózattal külön, csak az ajánlati könyvekből. Ezután a kettő módszer és adat kombinációjával törekszek előállí-tani egy ezeknél jobb eredményt a bemenet, illetve a hálózat felépítésének módosítá-sával. Minden esetben a modell előállítását követően vizsgálom a hiperparaméterek hatását a pontosságra. Végül a kapott eredményt objektíven összefoglalom és kiértéke-lem valós környezetből származó adatokon keresztül.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.