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
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 09.03.04
Speciality group (FGOS) 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links Отзыв руководителя ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1330
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key ru\spstu\vkr\1240
Record create date 8/26/2019

Allowed Actions

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

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

Group Anonymous
Network Internet

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.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 64 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics