Details

Title: Модуль прогнозирования стоимости ценных бумаг для голосового помощника: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Creators: Насибуллин Тимур Радикович
Scientific adviser: Сорокина Наталья Владимировна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Imprint: Санкт-Петербург, 2023
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: прогнозирование фондового рынка; временные ряды; stock market forecasting; time series
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.02
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr24-798
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\27670

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Целью работы является разработка модуля прогнозирования стоимость цены ценных акций. Задачи для достижения цели по модулю прогнозирования стоимости ценных бумаг с помощью голосового помощника: 1. Исследовать и выбрать оптимальный алгоритм прогнозирования ценных бумаг. 2. Разработать алгоритм интеграции полученных данных в модуль прогнозирования. 3. Настроить голосового помощника для сбора данных о ценных бумагах и их изменениях. 4. Провести тестирование алгоритма на исторических данных для проверки точности прогнозов.

The purpose of the work is to develop a module for predicting the value of the price of securities. Tasks for achieving the goal of the module of forecasting the value of securities using a voice assistant: 1. Research and choose the optimal algorithm for predicting securities. 2. To develop an algorithm for integrating the obtained data into the forecasting module. 3. Set up a voice assistant to collect data on securities and their changes. 4. Test the algorithm on historical data to verify the accuracy of forecasts.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read
Internet Authorized users SPbPU Read
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 0
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics