Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/43057
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorБартель Мария Владимировнаru_RU
dc.contributor.advisorBartel Maria Vladimirovnaen_GB
dc.contributor.authorМайоров Алексей Викторовичru_RU
dc.contributor.authorMajorov Aleksej Viktorovicen_GB
dc.contributor.editorПанкратова Ярославна Борисовнаru_RU
dc.contributor.editorPankratova Aroslavna Borisovnaen_GB
dc.date.accessioned2023-07-26T12:45:32Z-
dc.date.available2023-07-26T12:45:32Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.other095468en_GB
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/43057-
dc.description.abstractБыли изучены наиболее популярные метрики технического анализа. Были изучены методы регрессии, классификации и машинного обучения для прогнозирования котировок акций. Данные были подготовлены для каждого из методов. Были реализованы алгоритмы машинного обучения и традиционного технического анализа для прогнозирования цены котировок акций, а также проведено сравнение их эффективности.ru_RU
dc.description.abstractThe most popular technical analysis metrics were studied. Regression, classification and machine learning methods for predicting stock quotes were explored. Data were prepared for each of the methods. Machine learning and traditional technical analysis algorithms for predicting the price of stock quotes were implemented, and their performance was compared.en_GB
dc.language.isoru
dc.subjectБИРЖЕВАЯ ТОРГОВЛЯru_RU
dc.subjectФИНАНСОВЫЕ МЕТРИКИru_RU
dc.subjectK-БЛИЖАЙШИХ СОСЕДЕЙru_RU
dc.subjectБАЙЕСОВСКИЙ КЛАССИФИКАТОРru_RU
dc.subjectДЕРЕВО РЕШЕНИЙru_RU
dc.subjectРИДЖ-РЕГРЕССИЯru_RU
dc.subjectНЕЙРОННАЯ СЕТЬru_RU
dc.subjectLSTMru_RU
dc.subjectSTOCK TRADINGen_GB
dc.subjectFINANCIAL METRICSen_GB
dc.subjectK-NEAREST NEIGHBORSen_GB
dc.subjectBAYES CLASSIFIERen_GB
dc.subjectDECISION TREEen_GB
dc.subjectRIDGE REGRESSIONen_GB
dc.subjectNEURAL NETWORKen_GB
dc.subjectLSTM MODELen_GB
dc.titleResearch of indicative analysis and supervised machine learning methods for predicting stock quotesen_GB
dc.title.alternativeИсследование методов индикативного анализа и машинного обучения с учителем для прогнозирования котировок акцийru_RU
Располагается в коллекциях:MASTER'S STUDIES

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Mayorov_21.M09.pdfArticle2,72 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
reviewSV_st095468_Majorov_Aleksej_Viktorovic_(supervisor)(En).txtReviewSV2,38 kBTextПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.