title: Research of indicative analysis and supervised machine learning methods for predicting stock quotes
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Бартель Мария Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Bartel Maria Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Майоров Алексей Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Majorov Aleksej Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Панкратова Ярославна Борисовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Pankratova Aroslavna Borisovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:45:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:45:32Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 095468
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43057
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Были изучены наиболее популярные метрики технического анализа. Были изучены методы регрессии, классификации и машинного обучения для прогнозирования котировок акций. Данные были подготовлены для каждого из методов. Были реализованы алгоритмы машинного обучения и традиционного технического анализа для прогнозирования цены котировок акций, а также проведено сравнение их эффективности.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The most popular technical analysis metrics were studied. Regression, classification and machine learning methods for predicting stock quotes were explored. Data were prepared for each of the methods. Machine learning and traditional technical analysis algorithms for predicting the price of stock quotes were implemented, and their performance was compared.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: БИРЖЕВАЯ ТОРГОВЛЯ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ФИНАНСОВЫЕ МЕТРИКИ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: K-БЛИЖАЙШИХ СОСЕДЕЙ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: БАЙЕСОВСКИЙ КЛАССИФИКАТОР
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: РИДЖ-РЕГРЕССИЯ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: НЕЙРОННАЯ СЕТЬ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LSTM
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: STOCK TRADING
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: FINANCIAL METRICS
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: K-NEAREST NEIGHBORS
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: BAYES CLASSIFIER
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: DECISION TREE
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: RIDGE REGRESSION
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: NEURAL NETWORK
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LSTM MODEL
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Research of indicative analysis and supervised machine learning methods for predicting stock quotes
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование методов индикативного анализа и машинного обучения с учителем для прогнозирования котировок акций
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Mayorov_21.M09.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43057/2/Mayorov_21.M09.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,72 MB
resources.filename: reviewSV_st095468_Majorov_Aleksej_Viktorovic_(supervisor)(En).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43057/3/reviewSV_st095468_Majorov_Aleksej_Viktorovic_%28supervisor%29%28En%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,38 kB