<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Застосування методів машинного навчання до прогнозування часових фінансових рядів

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

У даному дослідженні було розглянуто алгоритми машинного навчання для прогнозування часових рядів. У ході роботи було розроблене програмне забезпечення для прогнозування кількості проданих за день акцій компанії “Microsoft”. Також було оцінено роботу навчених моделей по графічному представленню результатів передбачення разом із реальними значеннями кількості проданих акцій.
In this study, machine learning algorithms for time series forecasting were considered. In the course of the work, software was developed for forecasting the number of Microsoft shares sold per day. The performance of the trained models was also evaluated by graphically presenting the prediction results together with the actual values of the number of shares sold.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Червінский Р. О., Кабачій В. В. Застосування методів машинного навчання до прогнозування часових фінансових рядів // Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20582.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (6)

  1. Бакай Є. І., Кабачій В. В, Маслій Р. В. Модель прийняття рішень для фінансових часових рядів на основі пари середніх з використанням оцінки різних часових вимірів [Електронний ресурс] – URL: http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/21777
  2. Бідюк П. І. Аналіз часових рядів [Електронний ресурс] – URL: https://ela.kpi.ua/handle/ 123456789/862
  3. Машинне навчання [Електронний ресурс] - URL: http://www.mmf.lnu.edu.ua/ar/1739
  4. Ансамблі [Електронний ресурс] – URL: https://evergreens.com.ua/ua/articles/ensembles.html
  5. Дерево рішень [Електронний ресурс] – URL: https://ua5.org/algorithm/1976-derevo-rishen.htm
  6. Microsoft Stock – Time Series Analysis [Електронний ресурс] – URL: https://www.kaggle.com/datasets/vijayvvenkitesh/microsoft-stock-time-series-analysis/data