Детектирование уровней поддержки и сопротивления с использованием блока автоматической генерации признаков
| Источник: | Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XXI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15–18 апреля 2024 г., Томск/ ред. кол. А. С. Фадеев, Н. Г. Марков, В. Г. Спицын [и др.]. С. 139-142.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2024.— conference_tpu-2024-C04.pdf |
|---|---|
| Главный автор: | |
| Другие авторы: | |
| Примечания: | 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 |
| Опубликовано: |
2024
|
| Серии: | Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84810 |
| Формат: | Электронный ресурс Статья |
| Запись в KOHA: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675344 |
| Примечания: | 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 |
|---|