| Карточка | Таблица | RUSMARC | |
|
|
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 |
|
||||
|
Интернет | Все |
|
Статистика использования документа
|
|
Количество обращений: 119
За последние 30 дней: 10 Подробная статистика |