title: Forecasting stock indices using machine learning methods
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: Сардарян Армен Саргисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sardaran Armen Sargisovic
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: 2021-08-07T09:11:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 062287
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32408
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В выпускной квалификационной работе рассматриваются 2 подхода к решению задачи прогнозирования изменения фондового индекса: авторегрессионный и нейросетевой. Задача прогнозирования была сформулирована в виде задачи классификации. Авторегрессионный подход представляет из себя реализацию модели авторегрессионного скользящего среднего с последующей классификацией спрогнозированных значений. Нейросетевой подход - построение и обучение свёрточной нейронной сети на изображениях, полученных с помощью методов кодирования временных рядов Gramian Angular Field, Moving Average Mapping и Double Moving Average Mapping. Все построенные модели сравниваются по метрикам оценки качества классификаций. Авторегрессионный подход показал лучшие результаты на тестовых данных. Среди нейросетевых методов многоканальные модели, комбинирующие несколько кодировщиков, показали более высокое качество по сравнению с одноканальными, что означает, что их использование действительно может быть полезным.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In the final qualifying work, 2 approaches of solving the problem of forecasting stock index changes are considered: autoregressive and neural network. The forecasting problem was formulated as a classification task. The autoregressive approach is the implementation of an autoregressive moving average model with the subsequent classification of the predicted values. Neural network approach is the construction and training a convolutional neural network that uses images obtained by using time series encoding methods, such as Gramian Angular Field, Moving Average Mapping and Double Moving Average Mapping. All constructed models are compared according to the metrics for assessing the quality of classifications. The autoregressive approach showed the best results on test datasets. Among neural network methods, multichannel models, which are combining several encoding methods, have shown higher quality compared to single-channel ones, which means that they are really can be useful.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фондовый индекс
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: финтех
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: свёрточные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Gramian Angular Field
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Moving Average Mapping
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stock index
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: fintech
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: convolutional neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Gramian Angular Field
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Moving Average Mapping
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Forecasting stock indices using machine learning methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование фондовых индексов с использованием методов машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Sardaran_Armen_Sargisovic.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32408/1/VKR_Sardaran_Armen_Sargisovic.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,55 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Sardaran.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32408/2/reviewSV_otzyv_Sardaran.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 594,64 kB