Tőzsdeárfolyamok anomáliadetektálása MI használatával
2025-2026 ősz
Szoftver
Téma leírása
A hallgató feladata, hogy valós tőzsdei árfolyam-adatokat gyűjtsön, és ezekből megfelelő idősoros jellemzőket (hozam, volatilitás, technikai indikátorok) állítson elő. A projekt során többféle anomáliadetektáló megközelítést kell implementálni és összehasonlítani: klasszikus statisztikai módszerek, felügyelet nélküli gépi tanulás, valamint mélytanuló alapú LSTM autoencoder. A végeredmény egy rendszer, amely képes valós tőzsdei idősorokban automatikusan azonosítani a rendellenes mintázatokat és azokat áttekinthető grafikus formában megjeleníteni.
Maximális létszám:
1 fő