Детектирование уровней поддержки и сопротивления с использованием блока автоматической генерации признаков
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии.— 2024.— С. 139-142 |
|---|---|
| Glavni avtor: | |
| Drugi avtorji: | |
| Izvleček: | В работе исследуется прогнозирование динамики цен фондового рынка на основе уровней поддержки и сопротивления с использованием глубокого обучения. В результате работы удалось создать классификатор с высокой точностью благодаря применению блока автоматической генерации признаков на основе каузальных свёрток. В работе показано, что значимые признаки для прогнозирования уровней поддержки и сопротивления могут быть получены при помощи линейных преобразований данных по ценам и объёмам Текстовый файл |
| Jezik: | ruščina |
| Izdano: |
2024
|
| Serija: | Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные |
| Teme: | |
| Online dostop: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84810 |
| Format: | Elektronski Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675344 |
| Izvleček: | В работе исследуется прогнозирование динамики цен фондового рынка на основе уровней поддержки и сопротивления с использованием глубокого обучения. В результате работы удалось создать классификатор с высокой точностью благодаря применению блока автоматической генерации признаков на основе каузальных свёрток. В работе показано, что значимые признаки для прогнозирования уровней поддержки и сопротивления могут быть получены при помощи линейных преобразований данных по ценам и объёмам Текстовый файл |
|---|