Ссылки по теме выпускной работы
-
Пожидаев С.И. Исследование и разработка алгоритма анализа финансового рынка
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2015 г.
Руководитель: доц. Кравец Татьяна Николаевна
-
Овечкина Л.С. Система прогнозирования динамики ценовых индексов на фондовом рынке
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2014 г.
Руководитель: к.т.н., доц. Секирин Александр Иванович
-
Чуклин В.В. Разработка компьютеризированной подсистемы анализа рынка ценных бумаг с применением нейронных сетей
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2007 г.
Руководитель: к.т.н., доц. Телятников Александр Олегович
-
Домащенко Д.А. Анализ и разработка торговой стратегии на рынке FOREX
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2013 г.
Руководитель: к.т.н., доц. Береговых Юрий Владимирович
-
Колесников В. Ю. Разработка системы прогнозирования рынка акций
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2020 г.
Руководитель: доц. Орлов Юрий Константинович
-
Скрипай В.В. Сравнительный анализ эффективности методов вейвлет-энтропии и дискретного Фурье-продолжения при оценке динамики финансовых рынков
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2012 г.
Руководитель: к.т.н, с.н.с., доц. Андрюхин Александр Иванович
-
Поставная Т.А. Автокорреляционные индикаторы ценовых биржевых графиков
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2007 г.
Руководитель: доцент к.т.н. Смирнов Александр Владимирович
-
Беловолова О.М. Разработка системы управления инновационными рисками
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2018 г.
Руководитель: к. э. н. Фищенко Оксана Николаевна
-
Суббота Н.С. Разработка автоматизированной подсистемы прогнозирования котировок акций в условиях биржи
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2018 г.
Руководитель: к.т.н., доц. Васяева Татьяна Александровна
-
Основные подходы при создании рекомендательных систем
Авторы: Григорьев А.В., Заплетин Е.А.
Описание: Рассмотрена классификация подходов для создания рекомендательных систем. Определено назначение и преимущества каждого из подходов. Определены основные проблемы при реализации данных подходов.
-
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.
-
Прогнозирование цен закрытия акций apple с помощью искусственных нейронных сетей
Авторы: М. О. Паньков
Описание: Статья посвящена прогнозирования цен акций apple с помощью искусственных нейронных сетей. Автором производился перебор архитектур сети, а также выбор иных характеристик, функций активации или стандартизации исходных данных.
-
Stock Market Forecasting Using Machine Learning Algorithms
Авторы: Shunrong Shen, Haomiao Jiang
Описание: Рассмотрен алгоритма прогнозирования финансовых показателей на фондовом рынке. Предложен новый алгоритм предсказания, который использует временную корреляцию между мировыми фондовыми рынками и различных финансовых продуктов, чтобы предсказать на следующий день тенденцию акции с помощью SVM.
-
Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей
Авторы: Созыкин А.В.
Описание: Обзор истории развития и современного состояния методов обучению глубоких нейронных сетей. Рассматривается модель искусственной нейронной сети, алгоритмы обучения нейронных сетей, в том числе алгоритм обратного распространения ошибки, применяемый для обучения глубоких нейронных сетей.
-
Методические основы создания фондовых индексов и их использование в процессе прогнозирования экономики
Авторы: Павлов К. В., Ляшенко В. И., Ляшенко С. В.
Описание: В статье рассматриваются методические основы создания и расчета фондовых индексов, устанавливаются критерии отбора при их построении, а также анализируется инфраструктура рейтингового рынка для использования ее в процессе прогнозирования развития национальной экономики.
-
Прогнозирование цен на акции с использованием XGBoost
Авторы: Ейбин Н.Г.
Описание: В этой статье мы будем экспериментировать с использованием XGBoost для прогнозирования цен на акции.
-
Прогнозирование цен закрытия акций apple с помощью искусственных нейронных сетей
Авторы: Красулин А.А.
Описание: В данной статье рассмотрено прогнозирование цен закрытия акций компании Apple с помощью искусственной нейронной сети.
-
Прогнозирование ценовых колебаний и долгосрочных трендов на финансовых рынках
Автор:Лысов К.А.
Описание: В этой работе рассмотрен фундаментальный анализ, технический анализ и методы интеллектуального анализа данных.
-
A mathematical model for stock price forecasting
Авторы: Yauheniya Shynkevich, T.M. McGinnity, Sonya Coleman, Ammar Belatreche
Описание: В этом исследовании изучается, как можно улучшить результаты финансового прогнозирования при одновременном использовании новостных статей с разным уровнем релевантности для целевой аудитории.
-
Прогнозирование временных рядов: прогнозирование цен акций с использованием модели LSTMВ
Авторы: Василий М.
Описание: В этом исследовании изучаются модели прогнозирования временных рядов
-
Сравнительный анализ прогнозных моделей ARIMA и LSTM на примере акций российских компаний
Авторы: А.В. Алжеев, Р.А. Кочкаров
Описание: Авторы разработали алгоритмы для прогноза временных рядов, основанные на подходе “Rolling forecasting origin”.
-
Технический анализ и фрактальные методы в исследовании финансовых рынков
Авторы: Бутовский М.М
Описание: В статье даётся описание основных понятий, связанных с гипотезами эффективного рынка и фрактального рынка, алгоритм R/S-анализа и V-статистики. Основным содержанием работы является доказательство эффективности и правомерности применения R/S-анализа в рамках гипотезы фрактального рынка, целью реализация R/S-анализа и сопутствующих методов в виде программного продукта.
-
Возможности прогнозирования динамики фондового индекса s&p 500 с помощью нейросетевых и регрессионных моделей
Авторы: Осколкова М.А., Паршаков П.А.
Описание: В статье проводится сравнительный анализ нейросетевого моделирования и регрессионного анализа для целей прогнозирования индекса S&P 500.
-
Попрощайтесь с RNN и приступайте к задаче прогнозирования фондового рынка TCN
Авторы: Брайан Тан
Описание: Эта статья знакомит с применением TCN в задаче прогнозирования тенденций на фондовом рынке и показывает, что после интеграции новостных событий и графиков знаний производительность TCN значительно превосходит производительность RNN.
-
Using Deep Learning to Develop a Stock Price Prediction Model Based on Individual Investor Emotions
Авторы: Jaeheon Chun, Lee Sukjun
Описание: В статье представлена концептуальная основа системы прогнозирования акций на основе эмоций (ESPS), ориентированной на рассмотрение многомерных эмоций индивидуальных инвесторов.
-
Научно-техническая библиотека ДонНТУ
Описание: Сайт научно-технической библиотеки Донецкого национального технического университета.
-
Библиотека Санкт-Петербургского горного университета
Описание: Библиотека Санкт-Петербургского горного университета. Является дружественным университетом ДонНТУ.
-
ScienceResearch
Описание: Один из самых крупных в мире открытых электронных репозиториев научных статей и препринтов.
-
Google Академия
Описание: Поисковая система от Google, которая обеспечивает полнотекстовый поиск научных публикаций.
-
Microsoft Research
Описание: Библиотека научной литературы от Microsoft.
-
Финансовый портал финам
Описание: Финансовый портал, фондового рынка ценных бумаг и экономики. База даных котировок.
-
Yahoo Finance
Описание: Финансовый портал компании Yahoo, новостной источник. База данных котировок и индексов.
-
Электронная библиотека RoyalLib.com
Описание: RoyalLib.com - электронная библиотека литературы. Книги сгруппированы по жанрам и авторам, доступны для скачивания в разных форматах.
-
Neurohive
Описание: Ресурс, посвященный исследованиям в области нейронных сетей
-
Datareview
Описание: Портал, посвященный вопросам анализа и обработки данных.
-
CIT-форум
Описание: Крупнейший архив научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук
-
Wikipedia
Описание: Свободная энциклопедия с открытым доступом к редактированию
-
Habr
Описание: Самый массовый IT-портал русскоязычного интернета.
-
CyberLenika
Описание: Научная электронная библиотека «КиберЛенинка»
-
Stackoverflow
Описание: Самый популярный сервис ответов на вопросы и обмена знаниями между энтузиастами и профессионалами в отрасли IT
-
GitHub
Описание: Веб-сервис для публикации проектов с открытым исходным кодом и совместной работой над ними. Также поддерживает закрытую разработку программного обеспечения
-
CyberForum
Описание: Форум для людей, причастных к IT.
-
eLibrary
Описание: Научная электронная библиотека.
-
Экономическая бибилиотека
Описание: Библиотека научных работ, авторефераты диссертаций по экономике и не только.
-
Researchgate
Описание: Международный сборник статей и публикаций на различные тематики.
-
Программирование на Python
Описание: Курс посвящен базовым понятиям и элементам языка программирования Python
-
Pythontutor
Описание: Интерактивный учебник языка Python
-
Python: основы и применение
Описание: Курс по изучению Python
-
PythonWeekly
Описание: Ресурс со всеми обновлениями по Python
-
Язык программирования Python
Описание: Курс по изучению Python
-
UX-дизайн от Международной школы профессий
Описание: Курс по изучению UX-дизайна от Международной школы профессий
-
Tensorflow
Описание: Документация по использованию фреймворка Tensorflow
-
Keras
Описание: Документация по использованию фреймворка Keras
-
XGBoost
Описание: Документация по использованию фреймворка XGBoost
-
Brainstorm
Описание: Документация по использованию фреймворка Brainstorm