Разработка торговой стратегии на основе прогнозирования ценового движения с использованием GARCH-модели и оптимизации через LSTM; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
| Parent link: | Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XХII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 22-25 апреля 2025/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет ; под ред. И. А. Курзиной [и др.].— .— Томск: Изд-во ТПУ Т. 3 : Математика.— 2025.— С. 100-102 |
|---|---|
| Hovedforfatter: | |
| Andre forfattere: | |
| Summary: | Заглавие с экрана Predicting the dynamics of financial assets is a crucial task in developing effective trading strategies. In this paper, we apply the GARCH model to estimate market volatility and employ an LSTM neural network to optimize trade execution. The effectiveness of the strategy is evaluated using historical data, with a focus on risk-adjusted returns. The results are assessed through key financial metrics, including the Sharpe ratio. The implementation is performed in Python (arch library), leveraging modern machine learning and statistical modeling libraries Текстовый файл |
| Sprog: | russisk |
| Udgivet: |
2025
|
| Fag: | |
| Online adgang: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/133119 |
| Format: | MixedMaterials Electronisk Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=682753 |
MARC
| LEADER | 00000naa2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 682753 | ||
| 005 | 20251120102105.0 | ||
| 090 | |a 682753 | ||
| 100 | |a 20251031d2025 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 200 | 1 | |a Разработка торговой стратегии на основе прогнозирования ценового движения с использованием GARCH-модели и оптимизации через LSTM |d Development of a trading strategy based on price movement forecasting using the GARCH model and optimization through LSTM |f П. В. Шарков |g науч. рук. М. Е. Семенов |z eng | |
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a Список литературы: 6 назв | ||
| 330 | |a Predicting the dynamics of financial assets is a crucial task in developing effective trading strategies. In this paper, we apply the GARCH model to estimate market volatility and employ an LSTM neural network to optimize trade execution. The effectiveness of the strategy is evaluated using historical data, with a focus on risk-adjusted returns. The results are assessed through key financial metrics, including the Sharpe ratio. The implementation is performed in Python (arch library), leveraging modern machine learning and statistical modeling libraries | ||
| 336 | |a Текстовый файл | ||
| 461 | 1 | |0 682243 |t Перспективы развития фундаментальных наук |l Prospects of Fundamental Sciences Development |o сборник научных трудов XХII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 22-25 апреля 2025 |9 682243 |c Томск |n Изд-во ТПУ |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет ; под ред. И. А. Курзиной [и др.] | |
| 463 | 1 | |0 682257 |9 682257 |t Т. 3 : Математика |d 2025 |u conference_tpu-2025-C21_V3.pdf |v С. 100-102 |l Vol. 3 : Mathematics | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a garch-model | |
| 610 | 1 | |a time series | |
| 610 | 1 | |a LSTM | |
| 610 | 1 | |a financial assets | |
| 700 | 1 | |a Шарков |b П. В. | |
| 702 | 1 | |a Семенов |b М. Е. |c математик |c доцент Томского политехнического университета, кандидат физико-математических наук |f 1978- |g Михаил Евгеньевич |4 727 | |
| 801 | 0 | |a RU |b 63413507 |c 20251031 |g RCR | |
| 856 | 4 | |z http://earchive.tpu.ru/handle/11683/133119 |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/133119 | |
| 942 | |c CF | ||