Показати скорочений опис матеріалу
dc.contributor.author | Лобода, А. А.![]() |
|
dc.date.accessioned | 2024-01-16T13:50:01Z | |
dc.date.available | 2024-01-16T13:50:01Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | http://ir.stu.cn.ua/123456789/29252 | |
dc.description | Лобода, А. А. Рекомендаційна система для інвесторів на основі сентимент-аналізу в соціальних мережах : випускна кваліфікаційна робота : 121 "Інженерія програмного забезпечення" / А. А. Лобода ; керівник роботи М. С. Дорош ; НУ "Чернігівська політехніка", Кафедра інформаційних технологій та програмної інженерії. – Чернігів, 2023. – 160 с. | uk_UA |
dc.description.abstract | Це наукова робота, що розкриває процес створення автоматизованої системи, яка не лише аналізує соціальні мережі з метою виявлення інвестиційних настроїв та трендів, але й самостійно приймає інвестиційні рішення та реалізує операції купівлі активів. Робота концентрується на аплікації методів машинного навчання, зокрема використанні Large Language Models (LLM) для сентимент-аналізу текстових даних з соціальних мереж та подальшого використання отриманих даних для формування виважених інвестиційних стратегій. Система розроблена із застосуванням строгих інженерних принципів, охоплюючи етапи від аналізу вимог до тестування та оптимізації, і демонструє, як технологічні нововведення можуть впливати на стратегічне інвестування та управління активами в умовах фондового ринку та ринку криптовалют. | uk_UA |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.publisher | Чернігів : НУ "Чернігівська політехніка" | uk_UA |
dc.subject | NLP | uk_UA |
dc.subject | соціальні мережі | uk_UA |
dc.subject | сентимент-аналіз | uk_UA |
dc.subject | автоматичний трейдинг | uk_UA |
dc.subject | фінансові ринки | uk_UA |
dc.subject | ефективність | uk_UA |
dc.subject | Delphi | uk_UA |
dc.subject | social networks | uk_UA |
dc.subject | sentiment analysis | uk_UA |
dc.subject | automatic trading | uk_UA |
dc.subject | stock markets | uk_UA |
dc.subject | efficiency | uk_UA |
dc.title | Рекомендаційна система для інвесторів на основі сентимент-аналізу в соціальних мережах | uk_UA |
dc.type | Thesis | uk_UA |
dc.description.abstractalt1 | This work unveils the process of creating an automated system, which not only analyzes social networks to detect investment moods and trends but also autonomously makes investment decisions and executes asset purchase operations. The work focuses on applying machine learning methods, particularly utilizing Large Language Models (LLM) for sentiment analysis of textual data from social networks, and subsequently using the obtained data to form balanced investment strategies. The system is developed adhering to strict engineering principles, encompassing stages from requirements analysis to testing and optimization, and demonstrates how technological innovations can influence strategic investing and asset management in the conditions of the stock market and cryptocurrency market. | uk_UA |