viktor-taraba / c_2022

Кваліфікаційна робота бакалавра. Тема: «Прогнозування динаміки Індексу українських акцій (UX) за допомогою методів технічного аналізу та машинного навчання»

Кваліфікаційна робота бакалавра

Тема: «Прогнозування динаміки Індексу українських акцій (UX) за допомогою методів технічного аналізу та машинного навчання»

Виконав: студент 4 курсу спеціальності 051 «Економіка» ОПП «Економічна кібернетика» денної форми навчання Тараба Віктора Сергійовича

Науковий керівник: доктор економічних наук, професор Ставицький Андрій Володимирович

Опис репозиторію

Посилання	Формат	Опис
DI_results	.xlsx	Вхідні дані
UX_2_1	.ipynb	Побудова графіку для динаміки індексу (підрозділ 2.1)
UX_3_1	.ipynb	Підрозділ 3.1 - дослідження даних
UX_3_2_	.ipynb	Підрозділ 3.2 - підбір оптимальних параметрів для методів технічного аналізу на тренувлаьній вибірці
UX_3_3_TA	.ipynb	Підрозділ 3.3 - розрахунок результативності торгової стратегії, яка базується на сигналах методів технічного аналізу, на тестовій вибірці
UX_3_3_kNN	.ipynb	Підрозділ 3.3 - підбір параметрів для kNN, розрахунок результативності торгової стратегії на тестовій вибірці
UX_3_3_DT	.ipynb	Підрозділ 3.3 - підбір параметрів для дерева рішень, розрахунок результативності торгової стратегії на тестовій вибірці
UX_3_3_NN	.ipynb	Підрозділ 3.3 - підбір параметрів для нейронних мереж, розрахунок результативності торгової стратегії на тестовій вибірці
Results	.pbix	Порівняння прибутковості торгових стратегій на тестовій вибірці (Power BI)
DI_results	.xlsx	Торгові сигнали та результати торгової стратегії для методу технічного аналізу (DI)
EMA_1_results	.xlsx	Торгові сигнали та результати торгової стратегії для методу технічного аналізу (EMA_1)
SMA_1_results	.xlsx	Торгові сигнали та результати торгової стратегії для методу технічного аналізу (SMA_1)
LWMA_1_results	.xlsx	Торгові сигнали та результати торгової стратегії для методу технічного аналізу (LWMA_1)
ERI_results	.xlsx	Торгові сигнали та результати торгової стратегії для методу технічного аналізу (ERI)
MAE_1_results	.xlsx	Торгові сигнали та результати торгової стратегії для методу технічного аналізу (MAE_1)
MAE_2_results	.xlsx	Торгові сигнали та результати торгової стратегії для методу технічного аналізу (MAE_2)
MAE_3_results	.xlsx	Торгові сигнали та результати торгової стратегії для методу технічного аналізу (MAE_3)
MAE_4_results	.xlsx	Торгові сигнали та результати торгової стратегії для методу технічного аналізу (MAE_4)
MAE_5_results	.xlsx	Торгові сигнали та результати торгової стратегії для методу технічного аналізу (MAE_5)
MAE_6_results	.xlsx	Торгові сигнали та результати торгової стратегії для методу технічного аналізу (MAE_6)
kNN_results	.xlsx	Результати торгової стратегії, яка базується на прогнозах kNN на тестовій вибірці
NN_results	.xlsx	Результати торгової стратегії, яка базується на прогнозах нейронних мереж на тестовій вибірці
DT results	.xlsx	Результати торгової стратегії, яка базується на прогнозах дерева рішень на тестовій вибірці
knn test	.xlsx	Значення binary accuracy для kNN на тренувальній вибірці (потрібні для візуалізації)
Viktor Taraba Presentation 2022	.tex	Презентація для захисту
Viktor Taraba Presentation	.pdf	Скомпільована презентація для захисту
Images	.zip	Зображення для презентації

Результати

Висновки

• Усi побудованi торговi стратегiї, незалежно вiд того, чи базувалися вони на сигналах методiв технiчного аналiзу, чи на прогнозах моделей машинного навчання, виявилися збитковими; результати наших торгових стратегiй програють в порiвняннi з пасивною стратегiєю buy-and-hold.

• Цей результат узгоджується з теорiєю ефективних ринкiв, яка виключає можливiсть прибутковостi технiчного аналiзу зокрема та активних iнвестицiйних стратегiй в цiлому.

• Отже, анi використання методiв технiчного аналiзу, анi використання методiв машинного навчання не дозволило б нам переграти ринок (для iндексу українських акцiй UX за перiод з 2008 по 2022 роки)