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

Bibliografske podrobnosti
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
Glavni avtor: Родюкевич Е. С.
Korporativna značnica: Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Drugi avtorji: Крицкий О. Л. Олег Леонидович (727)
Izvleček: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
Jezik:ruščina
Izdano: 2023
Teme:
Online dostop:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80911
Format: Elektronski Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674336

MARC

LEADER 00000naa2a2200000 4500
001 674336
005 20241127155612.0
090 |a 674336 
100 |a 20240903d2023 k||y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
135 |a drcn ---uucaa 
200 1 |a Использование глубоких моделей нейросетей для определения направления будущего движения рисковых компонент портфеля активов  |f Е. С. Родюкевич  |g науч. рук. О. Л. Крицкий ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет  |d Using deep neural network models to determine the future direction of risk portfolio components  |z eng 
300 |a Заглавие с экрана 
320 |a Библиография: с. 33 
330 |a 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. 
336 |a Текстовый файл 
461 1 |0 636133  |t Перспективы развития фундаментальных наук  |l Prospects of Fundamental Sciences Development  |o сборник научных трудов XX Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 25-28 апреля 2023 г.   |d 2023  |9 636133  |a Курзина, И. А. (химик ; 1972-)  |c Томск  |n Изд-во ТПУ 
463 1 |0 636135  |t Т. 3 : Математика  |v С. 31-33  |d 2023  |9 636135  |u conference_tpu-2023-C21_V3.pdf  |l Vol. 3. Mathematics 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a нейронная сеть 
610 1 |a активы 
610 1 |a криптовалюта 
700 1 |a Родюкевич  |b Е. С. 
702 1 |a Крицкий  |b О. Л.  |c математик  |c доцент Томского политехнического университета, кандидат физико-математических наук  |f 1976-  |g Олег Леонидович  |4 727 
712 0 2 |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет  |c (2009- )  |9 26305 
801 0 |a RU  |b 63413507  |c 20240903  |g RCR 
856 4 |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80911  |z http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80911 
942 |c CF