Личный кабинет

Курсовая работаИнформационные технологии

Готовая работа №105074 от пользователя Куклачев Дмитрий

Разработка системы для прогнозирования котировок ценных бумаг с помощью искусственных нейронных сетей

Name: Разработка системы для прогнозирования котировок ценных бумаг с помощью искусственных нейронных сетей
Price: 580.00 RUB

580 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 39

Год написания: 2024

Куклачев Дмитрий

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

Введение 3
Глава 1. Теоретико-методологические основы разработка системы для прогнозирования котировок ценных бумаг с помощью искусственных нейронных сетей 5
1.1 Обзор архитектуры временных рядов. 5
1.2 Анализ существующих методов прогнозирования котировок ценных бумаг 8
Глава 2. Разработка и проектирование интеллектуальной системы для прогнозирования котировок ценных с помощью искусственных нейронных сетей 28
2.1 Постановка задачи и разработка информационного обеспечения 28
2.2 Разработка архитектуры и обучение нейронной сети. 32
2.3 Описание программных модулей и разработка пользовательского интерфейса интеллектуальной системы. 35
Заключение 38
Список использованной литературы 39

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

В современном финансовом мире, где колебания цен на ценные бумаги становятся все более динамичными, растет необходимость в инновационных подходах к прогнозированию рыночных трендов. Информационные технологии, в частности искусственные нейронные сети, предоставляют уникальные возможности для создания систем, способных анализировать и прогнозировать движение ценных бумаг.
Целью данного исследования является разработка информационной системы, основанной на искусственных нейронных сетях, для прогнозирования котировок ценных бумаг на финансовых рынках.
В ходе работы будет проведен анализ существующих подходов и решений в области прогнозирования рыночных трендов с использованием нейронных сетей. Также будут выявлены основные проблемы и вызовы, с которыми сталкиваются инвесторы и финансовые аналитики при попытках прогнозирования движения цен на рынке ценных бумаг.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

Глава 1. Теоретико-методологические основы разработка системы для прогнозирования котировок ценных бумаг с помощью искусственных нейронных сетей
1.1 Обзор архитектуры временных рядов
Финансовые рынки и инвестиционная деятельность в значительной степени зависят от анализа прошлых тенденций и прогнозирования будущих изменений. Временные ряды играют ключевую роль в этом процессе, предоставляя информацию о динамике цен, объемах торгов и других финансовых показателях во времени.

Рис1.1 Классический вид временного ряда.
Временной ряд представляет собой последовательность наблюдений, сделанных в разные моменты времени. Каждое наблюдение связано с конкретным временем или временным интервалом. В контексте финансов, временные ряды могут представлять изменения цен акций, валютных курсов, объемов торгов и других финансовых показателей.
Временные ряды могут обладать различными характеристиками, которые определяются внутренней структурой данных и внешними воздействиями. Наиболее важные характеристики включают:
Сезонность: Регулярные и повторяющиеся паттерны изменений в данных, которые связаны с определенными временными периодами. Например, сезонность может быть обусловлена временем года, месяцем или днем недели.
Цикличность: Неправильные, но повторяющиеся колебания в данных, которые обычно связаны с экономическими циклами или другими долгосрочными факторами.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Эйлин Нильсен: “Practical Time Series Analysis: Prediction With Statistics and Machine Learning” - 2019
2. Стивен Нисон: “Japanese Candlestick Charting Techniques” - 1991
3. Эдуард Гейтли: "Neural Networks for Financial Forecasting" - 1996.
4. Джозеф С: "Financial prediction using neural networks " - 1996.
5. Кристиан Л: "Forecasting Financial Markets: Exchange Rates, Interest Rates and Asset Management" -1997.
6. Иэн Гудфеллоу, Йошуа Бенджио и Аарон Курвилл: "Deep Learning" - 2016.
7. Charles C. Holt: "Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted moving averages" - 2004.
8. Иван Иджиреков и Артем Клименко: "Python Deep Learning" - 2017.
9. Орельен Жерон: "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" - 2019.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Разработка системы для прогнозирования котировок ценных бумаг с помощью искусственных нейронных сетей

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net