Использование глубоких моделей нейросетей для определения направления будущего движения рисковых компонент портфеля активов; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика

Использование глубоких моделей нейросетей для определения направления будущего движения рисковых компонент портфеля активов

Detaylı Bibliyografya
Parent link:Курзина, И. А. (химик ; 1972-). Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 25-28 апреля 2023 г..— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2023
Т. 3 : Математика.— 2023.— С. 31-33
Yazar: Родюкевич Е. С.
Müşterek Yazar: Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Diğer Yazarlar: Крицкий О. Л. Олег Леонидович (научный руководитель)
Özet:Заглавие с экрана
In this article, technical analysis indicators are selected to predict the direction of the cryptocurrency price. We examined a set of technical analysis indicators used as explanatory variables in the current literature and specialized trading websites. Decision trees and deep neural networks were used as a model.
Текстовый файл
Dil:Rusça
Baskı/Yayın Bilgisi: 2023
Konular:
труды учёных ТПУ
электронный ресурс
нейронная сеть
активы
криптовалюта
Online Erişim:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80911
Materyal Türü: Elektronik Kitap Bölümü
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674336
Diğer Bilgiler
Özet:Заглавие с экрана
In this article, technical analysis indicators are selected to predict the direction of the cryptocurrency price. We examined a set of technical analysis indicators used as explanatory variables in the current literature and specialized trading websites. Decision trees and deep neural networks were used as a model.
Текстовый файл

Benzer Materyaller