dc.contributor.author | Tumaševičius, Gediminas | |
dc.contributor.author | Maknickienė, Nijolė | |
dc.date.accessioned | 2023-09-18T16:13:32Z | |
dc.date.available | 2023-09-18T16:13:32Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.issn | 2029-2341 | |
dc.identifier.other | (crossref_id)135465576 | |
dc.identifier.uri | https://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/112468 | |
dc.description.abstract | Darbe yra nagrinėjamos spekuliavimo biržoje prekiaujamais fondais, naudojant dirbtinį intelektą, galimybės. Pagrindinis mokslinio tyrimo tikslas – remiantis dirbtinio intelekto bei biržoje prekiaujamų fondų spekuliavimo teoriniais aspektais, sukurti spekuliavimo sprendimų priėmimo paramos sistemą investuotojams, veikiantiems biržoje prekiaujamų fondų rinkoje. Paramos sistema yra kuriama remiantis sustiprintuoju mokymusi (angl. reinforcement learning), sistemai sudaryti ir detalizuoti buvo taikyti sintezės, konkretizavimo bei apibendrinimo metodai, taip pat, panaudojus susidarytą sistemą bei gavus rezultatus, jiems apdoroti taikyti matematinės-statistinės analizės metodai. Sėkmingai pritaikius pasirinktą metodologiją, sudarant paramos sistemą, buvo gauti teigiami prekybos rezultatai. Sėkmingas tyrimas išplečia giliojo sustiprintojo mokymosi taikymo suvokimo ribas bei sudaro pagrindą tolesniam biržoje prekiaujamų fondų paramos sistemos vystymui. Sudaryta paramos sistema sutrumpins sugaištamą laiką tarp prekybos signalo atsiradimo ir investuotojo sprendimo priėmimo, o tai padės sumažinti potencialaus pelno praradimą. | lit |
dc.description.abstract | The paper examines the possibilities of speculating in exchangetraded funds by using artificial intelligence. The main goal of the research is to create a support system for speculative decisionmaking for investors operating in exchange-traded funds market. The research will be based on the theoretical aspects of artificial intelligence and speculation of exchange-traded funds. The support system is developed on the basis of reinforcement learning, the methods of synthesis, concretization and generalization were used to create and detail the system, as well as the methods of mathematical-statistical analysis were used to process them. Successful application of the chosen methodology in the design of the support system has resulted in positive trade results. Successful research broadens the boundaries for usage of deep reinforcement learning, and provides a basis for further development of the support system for exchange-traded funds. The support system put in place will shorten the time between the occurrence of a trading signal and the decision of the investor, which will help to reduce the loss of potential profits. | eng |
dc.format | PDF | |
dc.format.extent | p. 1-7 | |
dc.format.medium | tekstas / txt | |
dc.language.iso | lit | |
dc.relation.isreferencedby | DOAJ | |
dc.relation.isreferencedby | Dimensions | |
dc.relation.isreferencedby | ProQuest Central | |
dc.relation.isreferencedby | Gale's Academic OneFile | |
dc.relation.isreferencedby | TOC Premier | |
dc.source.uri | https://journals.vgtu.lt/index.php/MLA/article/view/15870/11084 | |
dc.title | Paramos sistema spekuliavimui biržoje prekiaujamais fondais | |
dc.title.alternative | Support system for speculation by exchange trades funds | |
dc.type | Straipsnis kitoje DB / Article in other DB | |
dcterms.accessRights | Šis straipsnis yra atvirosios prieigos straipsnis, turintis Kūrybinių bendrijų (Creative Commons) licenciją
(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), kuri leidžia neribotą
straipsnio ar jo dalių panaudą su privaloma sąlyga nurodyti autorių ir pirminį šaltinį. | |
dcterms.license | Creative Commons – Attribution – 4.0 International | |
dcterms.references | 34 | |
dc.type.pubtype | S3 - Straipsnis kitoje DB / Article in other DB | |
dc.contributor.institution | Vilniaus Gedimino technikos universitetas | |
dc.contributor.faculty | Verslo vadybos fakultetas / Faculty of Business Management | |
dc.subject.researchfield | S 004 - Ekonomika / Economics | |
dc.subject.researchfield | S 003 - Vadyba / Management | |
dc.subject.vgtuprioritizedfields | EV02 - Aukštos pridėtinės vertės ekonomika / High Value-Added Economy | |
dc.subject.ltspecializations | L103 - Įtrauki ir kūrybinga visuomenė / Inclusive and creative society | |
dc.subject.lt | paramos sistema, biržoje prekiaujami fondai | |
dc.subject.lt | spekuliavimas | |
dc.subject.lt | dirbtinis intelektas | |
dc.subject.lt | finansų rinka | |
dc.subject.lt | sustiprintasis mokymasis | |
dc.subject.lt | mašininis mokymasis | |
dc.subject.en | support system | |
dc.subject.en | exchange traded funds | |
dc.subject.en | speculation | |
dc.subject.en | artificial intelligence | |
dc.subject.en | financial market | |
dc.subject.en | reinforcement learning | |
dc.subject.en | machine learning | |
dcterms.sourcetitle | Mokslas – Lietuvos ateitis. Ekonomika ir vadyba = Science – Future of Lithuania. Economics and management | |
dc.description.volume | vol. 14 | |
dc.publisher.name | Vilnius Gediminas Technical University | |
dc.publisher.city | Vilnius | |
dc.identifier.doi | 135465576 | |
dc.identifier.doi | 10.3846/mla.2022.15870 | |
dc.identifier.elaba | 125257867 | |