Інші праці КІС УДХТУ

Permanent URI for this collectionhttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/21128

ENG: Other Works

Browse

Filter results by year or month
Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Інтеграція нечіткої логіки в генеративно-змагальну мережу TimeGAN для прогнозування фінансових часових рядів
    (Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2026) Перцев, Юрій Олексійович; Коротка, Лариса Іванівна
    UKR: Розглянуто проблему фіксованої довжини вікна спостереження у генеративно-змагальній мережі TimeGAN та запропоновано метод її вирішення через інтеграцію нечіткого регулятора параметра k. На відміну від детермінованого підбору гіперпараметрів, нечіткий модуль Φ: S → K = {10,…,60} динамічно адаптує k залежно від поточного ринкового режиму, що характеризується вектором з чотирьох індикаторів: риночної волатильності, нормованого нахилу лінійної регресії, нормованого обсягу торгів відносно ковзного середнього та волатильності сентименту новин. Описано архітектурні зміни у функції вбудовування TimeGAN, необхідні для інтеграції змінного вікна, та підтверджено ефективність підходу на двох активах (S&P 500, AAPL) за 2019–2025 р. MAE знизився на 16,4% для S&P 500 та на 12,9% для AAPL порівняно з базовим TimeGAN при фіксованому k.
  • Thumbnail Image
    Item type:Item,
    Проєктування системи прогнозування динаміки цін криптовалют на основі методів технічного аналізу та штучного інтелекту
    (Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2026) Зінченко, Ілля О.; Радуль, Олександр Анатолійович; Ляшенко, Оксана Анатоліївна
    UKR: У доповіді представлено процес проєктування спеціалізованої вебплатформи, призначеної для візуалізації та прогнозування динаміки цін на ринку криптовалют. Метою дослідження є розробка архітектури інформаційної системи з використанням методології об’єктно-орієнтованого моделювання. У ході дослідження проведено детальний аналіз предметної області, розглянуто існуючі методи прогнозування на основі штучного інтелекту та технічного аналізу. За допомогою CASE-засобу StarUML та мови UML розроблено комплексну модель системи: визначено функціональні вимоги (діаграма прецедентів), сформовано статичну структуру (діаграма класів) та описано динамічну поведінку (діаграми послідовності та станів). Окрему увагу приділено проєктуванню архітектури розгортання та структури бази даних. Практична значущість результатів полягає у створенні теоретичного та модельного підґрунтя для подальшої програмної реалізації аналітичного інструментарію. Розроблена модель може слугувати базою для створення реальних вебсервісів, орієнтованих на криптотрейдерів та фінансових аналітиків, що сприятиме підвищенню ефективності прийняття рішень на волатильних цифрових ринках.