Детальная информация
Название | Прогнозирование котировок финансовых инструментов с помощью машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.04 - Программная инженерия ; 09.03.04_01 - Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта |
---|---|
Авторы | Ворошилов Максим Константинович |
Научный руководитель | Дробинцев Павел Дмитриевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2019 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Тематика | машинное обучение; прогнозирование; регрессия; котировки; финансовые инструменты; фондовый рынок; machine learning; prediction; regression; quotes; financial instruments; stock market |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Бакалавриат |
Код специальности ФГОС | 09.03.04 |
Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
Ссылки | Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1330 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\1240 |
Дата создания записи | 26.08.2019 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
В данной выпускной квалификационной работе рассмотрены различные подходы к прогнозированию рынка ценных бумаг. Проведён обзор существующих решений на основе анализа научных статей. Исследование демонстрирует описание, разработку и тестирование линейной и полиномиальной регрессионных моделей, способных предсказывать цену закрытия фьючерса на индекс РТС. Полученные результаты являются точными при краткосрочных прогнозах.
In this study different approaches to predicting the stock market were considered. A review of existing solutions based on the analysis of scientific articles. The thesis work demonstrates the description, development and testing of linear and polynomial regression models that can predict the closing price of an RTS index futures. The results are accurate with short-term forecasts.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 63
За последние 30 дней: 0