Нікітін Д.О.,науковий керівник Лендєл Т.І.

Роль data mining у покращенні аналізу фінансових ринків:

Data mining використовує різноманітні методи, такі як класифікація, кластеризація, асоціативний аналіз та прогностичне моделювання, для виявлення та розуміння складних зв'язків у великих обсягах фінансових даних.

Алгоритми data mining допомагають ідентифікувати патерни та тенденції в цінах акцій, валютних курсах, обсягах торгів та інших фінансових показниках.

Ці дані можуть бути використані для прогнозування майбутніх рухів ринку та прийняття обґрунтованих інвестиційних рішень.

Ефективність застосування методів data mining у прогнозуванні поведінки фінансових ринків та ризиків:

Data mining дозволяє аналізувати великі обсяги історичних даних для виявлення закономірностей та патернів, які можуть вказувати на майбутні тренди ринку.

Ці аналізи дозволяють інвесторам та трейдерам прогнозувати ризики та використовувати цю інформацію для прийняття обґрунтованих рішень щодо інвестування та торгівлі.

Використання алгоритмів data mining для ідентифікації фінансових аномалій та виявлення можливих ризиків:

Data mining допомагає виявляти незвичайні або аномальні зміни в фінансових даних, які можуть бути індикаторами ризиків або можливостей.

Це дозволяє фахівцям з ризик-менеджменту швидко реагувати на потенційні небезпеки та приймати заходи для захисту портфеля.

Вплив data mining на прийняття рішень у фінансовому секторі:

Аналіз даних з використанням методів data mining дозволяє фінансовим аналітикам та менеджерам приймати обґрунтовані рішення щодо інвестування, торгівлі та управління ризиками.

Він також допомагає у визначенні оптимальних інвестиційних стратегій та виборі найбільш перспективних активів для інвестування.

Розвиток систем моніторингу фінансових ринків за допомогою методів data mining:

Data mining дозволяє автоматизувати процес аналізу фінансових даних та реагувати на зміни на ринку в реальному часі.

Це допомагає підвищити швидкість реакції на нові інформаційні зміни та забезпечити більш ефективне управління ризиками.

Використання технологій data mining у виявленні і попередженні фінансових шахрайств та зловживань:

Data mining виявляє незвичайні або підозрілі патерни та транзакції, які можуть свідчити про фінансові шахрайства або зловживання.

Використання алгоритмів data mining допомагає у виявленні таких випадків на ранніх стадіях, що дозволяє запобігти фінансовим втратам та забезпечити безпеку ринку.

Роль машинного навчання та аналізу даних у вдосконаленні систем моніторингу фінансових ринків:

Використання методів машинного навчання у поєднанні з data mining дозволяє створювати більш точні та ефективні моделі прогнозування ринкових трендів та ризиків.

Це сприяє покращенню систем моніторингу, забезпечуючи більш швидке та точне виявлення важливих змін на ринку.

Використання data mining для аналізу поведінки ринку та прогнозування майбутніх трендів у фінансовому секторі:

Data mining дозволяє аналізувати великі обсяги даних щодо поведінки ринку, виявляючи патерни та тенденції.

Це допомагає прогнозувати майбутні тренди у фінансовому секторі та приймати відповідні інвестиційні рішення.

Застосування методів data mining у виявленні залежностей між фінансовими показниками та іншими факторами, що впливають на ринок:

Data mining дозволяє ідентифікувати складні зв'язки між різними фінансовими показниками та зовнішніми факторами, такими як економічні, політичні або соціальні.

Це допомагає краще розуміти, які чинники впливають на ринок та як можна використати цю інформацію для прийняття рішень.

Використання технік data mining для пошуку потенційних можливостей для оптимізації прибутковості та ризик-менеджменту на фінансових ринках:

Data mining дозволяє ідентифікувати потенційні можливості для оптимізації прибутковості та управління ризиками на ринку.

Це допомагає трейдерам та інвесторам знайти найбільш вигідні можливості для інвестування та мінімізувати можливі ризики.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1. Adela Bâra and Ion Lungu. Improving Decision Support Systems with Data Mining Techniques. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.intechopen.com/chapters/39029

2. Piyush Singh. Mastering Data Visualization with Front-End Libraries: A Comprehensive Guide to D3.js and Chart.js. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://medium.com/@piyushsingh0992/mastering-data-visualization-with-front-end-libraries-a-comprehensive-guide-to-d3-js-and-chart-js-945c243521cd