Детальная информация

Название Использование методов машинного обучения для составления оптимального портфеля ценных бумаг: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Авторы Бушуева Александра Олеговна
Научный руководитель Журавская Анжелика
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2024
Коллекция Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика градиентный бустинг; lstm; arima; метод марковица; gradient busting; Markowitz method
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 09.03.02
Группа специальностей ФГОС 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-5357
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Дополнительно Новинка
Ключ записи ru\spstu\vkr\32586
Дата создания записи 28.08.2024

Разрешенные действия

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

Тема выпускной квалификационной работы: Использование методов машинного обучения для составления оптимального портфеля ценных бумаг. Данная работа посвящена исследованию и использованию алгоритмов машинного обучения для предсказания цен акций, а также анализу результатов и выбору лучшего алгоритма. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1) Изучение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования значений. 2) Реализация метода Марковица для составления оптимального портфеля. 3) Реализация методов машинного обучения для прогнозирования цен акций на двадцать дней. 4) Анализ работы алгоритмов по оценкам прогнозируемых значений и фактических данных.

The subject of the graduate qualification work is «Using machine learning methods to compile an optimal securities portfolio». This work is devoted to the research and use of machine learning algorithms for predicting stock prices, as well as analyzing the results and selecting the best algorithm. Problems that were solved during the study: 1) Study of machine learning algorithms for predicting values. 2) Implementation of the Markowitz method for compiling an optimal port-folio. 3) Implementation of machine learning methods to predict stock prices for twenty days. 4) Analysis of the operation of algorithms based on estimates of predicted values and actual data.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 1 
За последние 30 дней: 1

Подробная статистика