Видання НТУ "ХПІ"
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/62886
Переглянути
1 результатів
Результати пошуку
Документ Кластеризація та аномальність даних індексу волатильності фондового ринку США(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Хорошун, Ганна Миколаївна; Рязанцев, Олександр Іванович; Черпіцький, Максим ВікторовичІнвестування грошей це важливий спосіб покращення фінансового стану, як окремої людини, так і суспільства в цілому. Актуальною є проблема розуміння фінансових даних та прийняття рішень щодо інвестицій грошей в певний проект на даний момент часу. Об’єктом дослідження є процес встановлення залежність вартості активу від часу. Предметом дослідження є математичні моделі обробки даних, проведення кластеризації даних та пошуку аномалій. Метою даної роботи є розробка методу для ефективного інвестуванню грошей з використанням методів обробки та аналізу даних до значень індексу волатильності фондового ринку США, визначення кластерів по діям з активами, а також перевірка наявності аномальних даних. Результати досліджень. Обрані офіційні дані значень індексу волатильності та підготовлені для подальшого аналізу шляхом видалення неповних наборів та подальшої нормалізації. Проведена кластеризація часових рядів та розділено масив на п’ять однорідних груп. Кластери визначають діапазони індексу волатильності, що відображають різні настрої інвесторів на ринку та спонукають до відповідних дій з активами: продавати, очікувати, купляти, виводити гроші з проектів, що розвиваються і вкладити в стабільні, перечекати. Програмно проведено сегментацію даних, застосування віконної функції, визначено центроїди для сегментів та проведено реконструкцію сигналу. Визначено точки аномалій даних. Проведено порівняльний аналіз за результатами побудованих початкових даних, реконструйованих та похибки реконструювання.