title: Time series forecasting using machine learning techniques
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Свиркин Михаил Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Svirkin Mihail Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ковалев Святослав Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kovalev Svatoslav Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Буре Владимир Мансурович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Bure Vladimir Mansurovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062254
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32391
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается вопрос прогнозирования временных рядов. Классические методы прогнозирования предполагают выполнение свойства стационарности для построения прогноза, однако при работе с реальными данными такие ряды встречаются достаточно редко, поэтому большинство рассмотренных методов не накладывают такого рода ограничения на исходные данные. Полученные алгоритмы применяются для прогнозирования цен биржевых торгов. Также рассматривается вопрос моделирования торгов на бирже и предлагается алгоритм построения обучающей выборки для дальнейшего применения методов машинного обучения. Для того, чтобы полученные результаты были воспроизводимыми, был построен конвейер для обработки данных, который в автоматическом режиме проводит все вычисления, приводимые в данной работе.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we consider the issue of time series forecasting. Classical forecasting methods assume the implementation of the stationarity property for constructing a forecast, but when working with real data, such series are quite rare, so most of the methods considered do not impose such restrictions on the original data. The obtained algorithms are used to predict the prices of exchange trades. We also consider the issue of modeling trading on the stock exchange and propose an algorithm for constructing a training sample for further application of machine learning methods. In order for the obtained results to be reproducible, a data processing pipeline was built, which automatically performs all the calculations given in this paper.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временные ряды; машинное обучение; прогнозирование; воспроизводимость вычислений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series; machine learning; forecasting; reproducibility
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Time series forecasting using machine learning techniques
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование  временных рядов методами машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kovalev_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32391/1/Kovalev_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 648 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_vypusknuu_kvalifikacionnuu_rabotu.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32391/2/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_vypusknuu_kvalifikacionnuu_rabotu.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 231,97 kB