Τεχνικές πρόβλεψης οικονομικών δεδομένων με βαθιά μάθηση
Creators: name: Καλιακάτσος, Χαρίλαος Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Βαθιά μάθηση
Οικονομικές προβλέψεις
Κρυπτονομίσματα
Deep learning
Financial forecasting
Cryptocurrency

description: Η διπλωματική εργασία "Τεχνικές Πρόβλεψης Οικονομικών Δεδομένων με Βαθιά Μάθηση" παρουσιάζει μια εις βάθος διερεύνηση μεθοδολογιών βαθιάς μάθησης στη χρηματοοικονομική πρόβλεψη, με ιδιαίτερη εστίαση στη σφαίρα των κρυπτονομισμάτων. Η μελέτη ξεκινά με μια ευρεία επισκόπηση της μηχανικής μάθησης, που εκθέτει τη θεμελιώδη κατανόηση αναλύοντάς την στις βασικές κατηγορίες της: επιβλεπόμενη μάθηση, με επιβλεπόμενη μάθηση και ενισχυτική μάθηση. Κάθε κατηγορία εξετάζεται διεξοδικά, συζητώντας διάφορες έννοιες, αλγόριθμους και τις σχετικές τεχνικές βελτιστοποίησης που μπορούν να βελτιώσουν την απόδοση και την αποτελεσματικότητά τους. Καθώς η έρευνα πλοηγείτε στον κόσμο των οικονομικών προβλέψεων, φέρνει στο επίκεντρο τον σημαντικό ρόλο των AutoEncoders. Οι AutoEncoders, μια εξειδικευμένη μορφή τεχνητού νευρωνικού δικτύου, χρησιμοποιούνται κυρίως για συμπίεση δεδομένων και μείωση θορύβου. Είναι καθοριστικής σημασίας για την κωδικοποίηση δεδομένων υψηλής διάστασης σε χώρο χαμηλότερων διαστάσεων, βοηθώντας έτσι όχι μόνο στη συμπίεση δεδομένων αλλά και διευκολύνοντας ένα πιο διαχειρίσιμο σύνολο δεδομένων για μετέπειτα επεξεργασία και εκμάθηση. Είναι σημαντικό ότι η έρευνα υπογραμμίζει τις πραγματικές εφαρμογές και τα αποτελέσματα της χρήσης AutoEncoders στον οικονομικό τομέα. Προσφέροντας καθαρότερα, πιο δομημένα δεδομένα για μοντέλα πρόβλεψης, οι AutoEncoders έχουν τη δυνατότητα να βελτιώσουν σημαντικά τη συνολική απόδοση αυτών των μοντέλων, συμβάλλοντας έτσι σε μια πιο αποτελεσματική και ενημερωμένη διαδικασία λήψης επενδυτικών αποφάσεων. Συμπερασματικά, η διπλωματική εργασία "Τεχνικές Πρόβλεψης Οικονομικών Δεδομένων με Βαθιά Μάθηση" είναι ένας ισχυρός συνδυασμός θεωρητικής και πρακτικής ανάλυσης της βαθιάς μάθησης στη χρηματοοικονομική πρόβλεψη. Προσφέρει μια λεπτομερή μελέτη των μεθοδολογιών, τεχνικών και προκλήσεων που αντιμετωπίζονται κατά την εφαρμογή της βαθιάς μάθησης στη χρηματοοικονομική πρόβλεψη και δείχνει πώς μια λεπτή κατανόηση και εφαρμογή των AutoEncoders μπορεί να συμβάλει στη βελτιωμένη απόδοση του μοντέλου και σε πιο ακριβείς οικονομικές προβλέψεις.
description: The thesis "Techniques for Forecasting Financial Data with Deep Learning" presents an in-depth investigation of deep learning methodologies in financial forecasting, with a particular focus on the cryptocurrency sphere. The study begins with a broad overview of machine learning, laying out the fundamental understanding by breaking it down into its main categories: supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. Each category is thoroughly reviewed, discussing various concepts, algorithms, and related optimization techniques that can improve their performance and efficiency. As the research navigates the world of financial forecasting, it brings into focus the important role of AutoEncoders. AutoEncoders, a specialized form of artificial neural network, are used for data compression and noise reduction. It is crucial for encoding high-dimensional data into a lower-dimensional space, thus helping not only in data compression but also in facilitating a more manageable dataset for further processing and learning. Importantly, the research highlights the real-world applications and results of using AutoEncoders in the financial sector. By offering cleaner, more structured data for predictive models, AutoEncoders have the potential to significantly improve the overall performance of these models, thereby contributing to a more efficient and informed investment decision-making process. In conclusion, the thesis "Financial Data Forecasting Techniques with Deep Learning" is a powerful combination of theoretical and practical analysis of deep learning in financial forecasting. It offers a detailed study of the methodologies, techniques and challenges faced when applying deep learning to financial forecasting and shows how a good understanding and application of AutoEncoders can contribute to improved model performance and more accurate financial forecasts.