Details

Title: 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
Creators: Ворошилов Максим Константинович
Scientific adviser: Дробинцев Павел Дмитриевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: машинное обучение; прогнозирование; регрессия; котировки; финансовые инструменты; фондовый рынок; machine learning; prediction; regression; quotes; financial instruments; stock market
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 09.03.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: http://doi.org/10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1330; http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-1330-o.pdf; http://elib.spbstu.ru/dl/3/2019/vr/rev/vr19-1330-a.pdf

Allowed Actions: Read Download (1.4 Mb) You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: FL SPbPU Local Network

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
-> FL SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet All Read Print Download

Document usage statistics

stat Document access count: 30
Last 30 days: 2
Detailed usage statistics