КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)

Розмір шрифта: 
СИСТЕМА ПРИЙНЯТТЯ ТОРГОВИХ РІШЕНЬ НА ФІНАНСОВИХ РИНКАХ НА ОСНОВІ НЕЧІТКОГО КЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ ЧАСОВИХ РЯДІВ
Володимир Віталійович Павленко, Роман Васильович Маслій

Остання редакція: 2025-12-10

Анотація


У представленій роботі розглянуто розробку автоматизованої системи прийняття торгових рішень на валютному ринку Форекс на основі алгоритму нечіткої кластеризації Fuzzy C-Means. Запропоновано комбінований підхід, що поєднує FCM з багатофільтровою архітектурою для підвищення стабільності торгових сигналів. Експериментально підтверджено ефективність системи на реальних історичних даних валютних пар EUR/USD та GBP/USD.

Ключові слова


нечітка кластеризація, Fuzzy C-Means, автоматизована торгова система, валютний ринок, технічний аналіз, фільтрація сигналів.

Посилання


  1. Krauss C., Do X. A., Huck N. Deep neural networks, gradient-boosted trees, random forests: Statistical arbitrage on the S&P 500 // European Journal of Operational Research. 2017. Vol. 259, № 2. P. 689–702.

  2. Kabachii V. Identifying moments of decision making on trade in financial time series using fuzzy cluster analysis / V. Kabachii, R. Maslii, S. Kozlovskyi, O. Dronchack // Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics. – 2023. – № 12. – P. 175–192. – DOI: 10.33111/nfmte.2023.175.

  3. Бакай Є. І. Модель прийняття рішень для фінансових часових рядів на основі пари середніх з використанням оцінки різних часових вимірів / Є. І. Бакай, В. В. Кабачий, Р. В. Маслій // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2017. – № 1. – С. 70–77. Wong Kin Yiu.


Повний текст: PDF