Розроблення мобільного застосунку для інвестицій із оптимізацією алгоритмів прийняття фінансових рішень
Автор: Бабій Олександр Андрійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні технології проектування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Бабій О.А., (керівник) Ребот Д.П. «Розроблення мобільного застосунку для інвестицій із оптимізацією алгоритмів прийняття фінансових рішень» Магістерська кваліфікаційна робота. – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2025. Розширена анотація Актуальність роботи. Сучасна фінансова екосистема переживає активну цифрову трансформацію, у центрі якої — мобільні інвестиційні сервіси. Користувачі дедалі частіше обирають саме мобільні платформи для управління особистими фінансами, інвестування, отримання порад і навчання. Водночас більшість наявних рішень або орієнтовані на вузьку функціональність (наприклад, лише брокерські операції), або не пропонують персоналізованих аналітичних рекомендацій. Тому створення комплексного мобільного застосунку, який об’єднує інвестиційні інструменти, фінансову освіту та аналітику на основі штучного інтелекту, є надзвичайно актуальним завданням для розвитку сучасного фінтеху. Метою дипломної роботи є розроблення інтелектуального мобільного застосунку для інвестицій, що поєднує автоматизоване управління портфелем, освітні модулі, персоналізовані поради та оптимізацію фінансових рішень із використанням алгоритмів машинного навчання. Об’єктом дослідження є процес ухвалення та оптимізації інвестиційних рішень у цифрових середовищах. Предметом дослідження виступають методи математичного моделювання, оптимізації портфелів та алгоритмічної підтримки прийняття фінансових рішень у мобільних застосунках. Структура та зміст роботи. У першому розділі проведено аналітичний огляд ринку мобільних інвестиційних застосунків (Acorns, Betterment, Robinhood, Monobank, Zogo). Визначено ключові тенденції розвитку індустрії — перехід до mobile-first архітектур, інтеграція через Open Banking API, поява AI-помічників і освітніх компонентів. Порівняльний аналіз показав, що успішні платформи поєднують простоту використання, персоналізацію та прозору монетизацію, що стало основою для визначення вимог до майбутнього продукту. Другий розділ присвячено формуванню вимог до системи та проєктуванню архітектури. Розроблено повну структуру бази даних, побудовано UML-діаграми варіантів використання та послідовності. Система передбачає реалізацію клієнт-серверної моделі з мікросервісною структурою, модулем управління інвестиціями, підсистемою рекомендацій, базою користувацьких даних і освітнім модулем. Значну увагу приділено питанням безпеки (KYC/AML, 2FA, шифрування AES-256) та UX-доступності. У третьому розділі здійснено оптимізацію алгоритмів прийняття фінансових рішень на основі бібліотеки PyPortfolioOpt, що реалізує сучасні підходи до побудови «ефективної межі» Марковіца та моделі Black–Litterman. Це дозволило забезпечити інтелектуальне формування інвестиційних портфелів із балансом між прибутковістю та ризиком. Наведено приклади програмної реалізації, коваріаційних матриць активів та результатів оптимізації портфелів за коефіцієнтом Шарпа. Проведено UX-тестування прототипу на групі користувачів різного рівня фінансової грамотності. Результати показали 72 % успішності виконання завдань і 6,4/10 рівень задоволеності, що стало основою для редизайну інтерфейсу. Оновлений прототип характеризується покращеною навігацією, уніфікованою кольоровою палітрою, круговими діаграмами для аналітики та новими модулями: Financial Goals і Personal Consultations. У фінальній версії створено цілісну систему, яка інтегрує інвестиційні інструменти, фінансову аналітику, освітні модулі та персональні поради в єдиному мобільному середовищі. Робота поєднує технічні аспекти (архітектура, БД, алгоритми оптимізації) з гуманітарними (UX, поведінкова економіка, фінансова освіта), що робить її комплексною та міждисциплінарною. Робота складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних джерел і додатків. Містить 27 рисунків, 11 таблиць, 4 UML-діаграми, 3 фрагменти програмного коду та 2 приклади UX-тестових сценаріїв. Ключові слова: фінансові технології, інвестиції, штучний інтелект, оптимізація портфеля, PyPortfolioOpt, мобільний застосунок, UX-тестування, Black–Litterman, фінансова освіта, безпека даних. Markowitz, H. Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments. Yale University Press, 1952. PyPortfolioOpt Documentation. [Електронний ресурс]. URL: https://pyportfolioopt.readthedocs.io (дата звернення: 08.11.2025). Betterment Official Platform. [Електронний ресурс]. URL: https://www.betterment.com (дата звернення: 08.11.2025). Acorns Micro-Investing App. [Електронний ресурс]. URL: https://www.acorns.com (дата звернення: 08.11.2025). Robinhood Financial. [Електронний ресурс]. URL: https://robinhood.com (дата звернення: 08.11.2025). UX Design Institute. Principles of Financial Interface Design, 2023.