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

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

Detalles Bibliográficos
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
Autor principal: Родюкевич Е. С.
Autor Corporativo: Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Otros Autores: Крицкий О. Л. Олег Леонидович (727)
Sumario: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
Lenguaje:ruso
Publicado: 2023
Materias:
труды учёных ТПУ
электронный ресурс
нейронная сеть
активы
криптовалюта
Acceso en línea:http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80911
Formato: Electrónico Capítulo de libro
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=674336

Ejemplares similares

Ejemplares similares