F3 Комп'ютерні науки
Permanent URI for this collection
Browse
Browsing F3 Комп'ютерні науки by Subject "PPO"
Now showing 1 - 1 of 1
Results Per Page
Sort Options
Item Використання методів навчання з підкріпленням для балансування інвестиційних портфелів(2026) Руденко, Владислав ; Олецький, ОлексійМагістерську роботу присвячено порівнянню методів глибинного навчання з підкріпленням і статичних політик для ребалансування криптовалютного портфеля. Задачу формалізовано як Марковський процес прийняття рішень із дотриманням принципу часової причинності, з урахуванням трансакційних витрат і проковзування. Наукова новизна полягає у застосуванні інформаційно керованих барів М. Лопеса де Прадо [1] як простору спостережень агента на додачу до традиційних часових барів. Експерименти виконуються на даних Binance Spot [2] за 2017–2026 рр. в єдиному середовищі історичного тестування. Об’єкт дослідження: процес ребалансування інвестиційного портфеля на криптовалютному ринку. Предмет дослідження: ефективність RL-агентів і статичних політик у різних просторах спостережень. Мета дослідження: порівняти RL-агентів зі статичними політиками та перевірити, чи покращують інформаційно керовані бари якість ребалансування порівняно з часовими барами