Αναζήτηση Ομοιότητας σε Χρονοσειρές Χρηματοοικονομικών Δεδομένων
Creators: name: Βέη, Πηνελόπη Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ομαδοποίηση
Χρονοσειρές χρηματοοικονομικών δεδομένων
Μετοχές, Αμοιβάια κεφάλαια
Clustering
Financial time series
Stocks, Mutual fund

description: Στον τομέα της οικονομικής και χρηματοοικονομικής ανάλυσης, η ικανότητα εντοπισμού ομοιοτήτων σε δεδομένα χρονοσειρών είναι υψίστης σημασίας. Οι προβλέψεις των επιδόσεων της χρηματιστηριακής αγοράς και οι επακόλουθες επενδυτικές αποφάσεις που λαμβάνονται εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από την ανάλυση και αναγνώριση μοτίβων μέσω ιστορικών δεδομένων. Παρά τις προκλήσεις που δημιουργούνται από την αβέβαιη φύση της χρηματοπιστωτικής αγοράς, η ακριβής πρόβλεψη συνεχίζει να αποτελεί κεντρικό άξονα για την έρευνα και την τεχνητή νοημοσύνη καθώς ακόμα και μικρές βελτιώσεις μπορούν να συμβάλλουν σε μεγάλο βαθμό. H παρούσα διπλωματική εργασία αποσκοπεί στην αναζήτηση ομοιότητας χρηματοοικονομικών χρονοσειρών, εφαρμόζοντας διαφορετικές μεθόδους ομαδοποίησης και μετρικές ομοιότητας. Χρησιμοποιώντας μια ποικιλία συνόλων δεδομένων με διαφορετικά μήκη, στόχος είναι να αξιολογηθεί η αποτελεσματικότητα και η απόδοση των αλγορίθμων σε διαφορετικά χρονικά πλαίσια και παραμετροποιήσεις, λαμβάνοντας υπόψη χρονοσειρές αμοιβαίων κεφαλαίων και μετοχών. Επιπλέον, επιδιώκεται ο εντοπισμός ομοιοτήτων στις χρηματοοικονομικές χρονοσειρές, βάσει του κλάδου και των εταιρειών διαχείρισης, ενώ εξετάζονται παράλληλα συσχετίσεις, τάσεις και μεταβλητότητα εντός των δημιουργούμενων συστάδων. Η αξιολόγηση των μεθόδων ομαδοποίησης επιτεύχθηκε μέσω των εσωτερικών μετρικών αξιολόγησης Silhouette Score, Calinski Harabasz και Davies Bouldin, καθώς και με τη μέθοδο οπτικοποίησης πολυδιάστατης κλιμάκωσης (MDS). Επίσης, η σταθερότητα των συστάδων εξετάζεται μέσω του προσαρμοσμένου δείκτη ARI κατά τη διάρκεια διαφόρων χρονικών περιόδων. Τα αποτελέσματα απέδειξαν σαφείς διαφορές στην αποτελεσματικότητα των μεθόδων ομαδοποίησης υπό διάφορες συνθήκες, προσφέροντας χρήσιμες πληροφορίες σχετικά με τη δυνατότητα εφαρμογής τους στη χρηματοοικονομική ανάλυση και τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.
description: The ability to predict stock market performance and subsequent investment decisions significantly relies on the analysis and identification of patterns within historical data. Despite the challenges posed by the uncertain nature of financial markets, precise forecasting remains a pivotal focus in the realms of research and artificial intelligence, where even minor improvements can have substantial impacts. This study utilizes a variety of data sets with varying lengths of time series to explore similarities by applying diverse clustering methods and similarity metrics. The goal is to evaluate the effectiveness and performance of these algorithms across different time frames and settings. Specifically, financial time series from mutual funds and stocks were selected to analyze the performance of each algorithm, two financial variables that vary in characteristics and volatility. This choice was made to assess each algorithm's performance under different financial conditions. Additionally, the research identifies similarities within the financial time series based on stock sectors and mutual fund management companies, focusing on the correlations, trends, and volatility within the clusters formed by each method. The effectiveness of these methods was assessed using various evaluation metrics such as the Silhouette Score, Calinski-Harabasz, and Davies Bouldin indices, along with Multidimensional Scaling for visualization and the Adjusted Rand Index (ARI) for examining the stability of clustering over time. The results demonstrate clear differences in the effectiveness of the clustering methods under various conditions, offering valuable insights into their applicability in financial analysis and real-time decision-making. This comprehensive analysis not only helps in understanding the dynamic nature of financial time series but also in refining the strategies for predictive analytics in finance.