Детальная информация

Овсепян, Анушик Владиковна. Прогнозирование цен акций с использованием рекуррентной нейронной сети [Электронный ресурс]: выпускная квалификационная работа магистра: 09.04.04 - Программная инженерия ; 09.04.04_01 - Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта / А. В. Овсепян; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий ; науч. рук. В. В. Амосов. — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 1,36 Мб). — Санкт-Петербург, 2018. — Загл. с титул. экрана. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/v18-1450.pdf>. — <URL:http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v18-1450>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/rev/v18-1450-o.pdf>. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/rev/v18-1450-r.pdf>.

Дата создания записи: 09.11.2018

Тематика: Нейронные сети; Вычислительные машины электронные персональные — Библиотеки программ; фондовые рынки; акции

УДК: 004.032.26

Коллекции: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция

Ссылки: DOI; Отзыв руководителя; Рецензия

Разрешенные действия: Прочитать Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Объектом исследования является определение эффективной модели для прогнозирования цен на акции на основе рекуррентной нейронной сети. В этой работе применяются VanillaRNN, LSTM и GRU сети для прогноза цен на акции на примере компании PorscheAutomobilHolding SE и сравниваются полученные результаты. Эффективность модели была количественно оценена с помощью метода среднеквадратичной ошибки RMSE. Программная реализация выполнена с использованием библиотек для машинного обучения и сложных математических вычислений, таких как Keras, TensorFlow, scikit-learn, Pandas, NumPy и представляет собой скрипт на языке программирования Python 3.5.5. Результатом данной выпускной квалификационной работы является разработка модели для прогнозирования цен с целью её дальнейшего применения в краткосрочной торговле.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
-> Интернет Все Прочитать

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 119
За последние 30 дней: 10
Подробная статистика