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
| 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 | Скомпільована презентація для захисту | |
| Images | .zip | Зображення для презентації |
-
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)