ДонНТУ   Портал магистров

Библиотека материалов по теме выпускной работы

    Собственные публикации и доклады

  1. Cистема контроля и управления доступом

    Авторы: Н.Н. Юрьев, С.Д. Бельков, Н.С. Суббота, Т.А. Васяева

    Описание: Рассмотрена классификация компонентов систем контроля и управления доступом. Определены свойства и структура разрабатываемой системы.

    Источник: Информатика, управляющие системы, математическое и компьютерное моделирование (ИУСМКМ – 2017) / Материалы VIII международной научно–технической конференции – Донецк: ДонНТУ, 2017г. – с. 601–604.

    2. Тематические статьи

  2. Прогнозирование котировок на финансовых рынках с помощью искусственных нейронных сетей

    Авторы: Ю. Сафронов

    Описание: Статья посвящена анализу фондового рынка а также описан алгоритм прогнозирования на основе нейронных сетей. В качестве нейронной сети используется многослойный персептрон.

    Источник: Ю. Сафронов, Прогнозирование котировок на финансовых рынках с помощью искусственных нейронных сетей , Банкаўскі веснік, кастрычнік 2016

  3. Краткосрочное прогнозирование цен акций на основе анализа тенденций спроса и предложения на фондовой бирже

    Авторы: Петров С. С., Трушанина О. Ю.

    Описание: Статья посвящена актуальной теме прогнозирования цен финансовых активов на основе последовательного микроэкономического анализа спроса и предложения на бирже в масштабе времени, близком к реальному.

    Источник: Петров С. С., Трушанина О.Ю. Краткосрочное прогнозирование цен акций на основе анализа тенденций спроса и предложения на фондовой бирже, Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2012. №12.

  4. Нейросетевая модель прогнозирования временных рядов финансовых данных

    Авторы: П.В. Кратович

    Описание: Целью статьи являются построение нейросетевой модели для прогнозирования временных рядов финансовых данных на базе многослойного персептрона, обученного по алгоритму обратного распространения ошибки, а также формализация полной схемы применения данной модели для анализа и прогнозирования временных рядов на примере котировок акций российских митентов на ММВБ.

    Источник: Кратович П. В. Нейросетевая модель прогнозирования временных рядов финансовых данных, Программные продукты и системы. 2010. №1.

  5. Прогнозирование финансовых временных рядов с использованием рекуррентных нейронных сетей LSTM

    Авторы: О. С. Видмант

    Описание: В работе исследуется возможность прогнозирования цен закрытия волатильного финансового инструмента (Close ) с использованием специальной архитектуры рекуррентных нейронных сетей (Long Short Term Memory , LSTM ).

    Источник: Видмант Олег Сергеевич Прогнозирование финансовых временных рядов с использованием рекуррентных нейронных сетей LSTM, Общество: политика, экономика, право. 2018. №5

  6. Методы прогнозирования динамики финансовых рынков

    Авторы: Скрипай В. В., Андрюхин А. И.

    Описание: Рассмотрены основные методы прогнозирования динамики финансовых временных рядов. Проведен сравнительный анализ двух способов выявления функции зависимости во временных рядах.

    Источник: Мониторинг и экономическая кибернетика – 2012 / Материалы III международной научно–технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых Информационные управляющие системы и компьютерный мониторинг – 2012 – Донецк, ДонНТУ – 2012.

  7. Stock Price Forecasting by Hybrid Machine Learning Techniques

    Авторы: Tsai, C.–F. , Wang, S.–P.

    Описание: В данной статье описывается котировки акций, а также их прогнозирование с помощью технологии гибридного машинного обучения.

    Источник: Tsai, C.–F. , Wang, S.–P. Stock Price Forecasting by Hybrid Machine Learning Techniques, semanticscholar.org

  8. Forecasting Intraday Stock Price Trends with Text Mining Techniques

    Авторы: Marc–Andre Mittermayer

    Описание: В данной статье описывается котировки акций, а также их прогнозирование с помощью технологии текстового анализа.

    Источник: Marc–Andre Mittermayer Forecasting Intraday Stock Price Trends with Text Mining Techniques, 37th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2004.

  9. Нейронные сети и их применение в финансовых задачах

    Авторы: Мартин П. Уоллес

    Описание: Данная статья посвящена применению нейронных сетей в задачах финансирования и приводятся примеры их эффективности.

    Перевод: Дорош А.И.

    Источник: Neural networks and their application to finance

    10. Переводы статей

  10. Прогнозирование Стамбульской фондовой биржи Индекс National 100 с использованием искусственной нейроной сети

    Авторы:Birol Yildiz, Abdullah Yalama, Metin Coskun

    Описание: в статье рассмотрены искуственные нейронные сети и экспериментально были выбраны лучшие параметры для построения ИНС для прогнозирования Стамбульской фондовой биржи Индекс National 100.

    Автор перевода: Суббота Н.С. 

    Источник (англ.): Ссылка