Разработка алгоритма поведения биржевого агента на основе ансамблей моделей и машинного обучения

Abstract

Цель работы – разработать алгоритм поведения биржевого агента на основе ансамблей и машинного обучения. В процессе работы были разработаны алгоритмы и соответствующая программа, позволяющая пользователю выполнить анализ поведения биржевого агента. Приложение выполняет анализ биржевых данных, обучает модели, используя различные методы машинного обучения, прогнозирует поведение работы биржевого агента. Система выполняет фильтрацию данных и отображает их в виде фреймов данных (DF). В приложении по умолчанию сохраняются графики, схемы моделей и файлы моделей. Все действия визуализируются и сохраняются в записной книжке Jupyter Notebook. В приложении присутствует функция копирования данных из DF в выбранном формате, а также функция сохранения графиков в виде изображений. Приложение разработано на языке Python с использованием записной книжки Jupyter Notebook, библиотеки yfinance и функционирует под управлением операционных систем Windows 7 и выше