title: Forecasting stock indices using artificial neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Андрианов Сергей Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Andrianov Sergej Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шарафутдинов Тимур Рустемович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sarafutdinov Timur Rustemovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kozyncenko Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063770
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32485
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Темой данной работы является прогнозирование фондовых индексов с использованием искусственных нейронных сетей. Задача прогнозирования фондовых индексов поставлена как задача построения классификатора для трёх классов.
  Разработаны и реализованы модели предобработки временных рядов на основе индикаторов технического анализа, а также метод GAF. Реализован, обучен и протестирован классификатор на основе сверточной нейронной сети. 
  По результатам вычислительных экспериментов проведён сравнительный анализ качества построенных классификаторов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The topic of the final qualification work is Forecasting stock indexes using artificial neural networks.
  The problem of forecasting stock indices is stated as the problem of developing a classifier for three classes.
  Time series preprocessing models based on technical analysis indicators, as well as the GAF method, have been developed and implemented.
  Implemented, trained and tested a classifier based on a convolutional neural network.
  Based on the results of computational experiments, a comparative analysis of the quality of the constructed classifiers was carried out.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фондовые индексы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование временных рядов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: технический анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверточная нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stock indexes
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: technical analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Forecasting stock indices using artificial neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование фондовых индексов с использованием искусственных нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Sarafutdinov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32485/1/VKR_Sarafutdinov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 816,5 kB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Sarafutdinov__3_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32485/2/reviewSV_otzyv_Sarafutdinov__3_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 555,71 kB