|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Гибридная модель предсказаний отклонений фондовых индексовдипломная работа (Магистр)
- Научный руководитель: Гуров Сергей Исаевич
- Автор: Деев А. С.
- Тип: Магистр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2023
- Аннотация: В настоящее время большинство участников фондового рынка используют искусственный интеллект с целью увеличить свою прибыль. Представляемая магистерская диссертация посвящена разработке подхода прогнозирования тренда фондового индекса S&P500 на следующий день, основанного на событийном и техническом анализах. Реализованы две новые архитектуры: гибридная, использующая трансформер Bert и рекуррентные сети, и долгосрочно- краткосрочная с механизмом внутреннего внимания на основе SOTA-модели. Предложенные методы превосходят в качестве каждый из отдельно взятых анализов и дают положительный результат в ходе симуляции торгов по стратегии Лавренко. Однако, механизм внутреннего внимания, который лежит в основе событийного анализа, не может внести больший вклад в прогнозирование, чем представление события, использующееся в SOTA-модели. Обе предложенные архитектуры лучше бейзлайна по метрике общей точности на 10%.
- Добавил в систему: Гуров Сергей Исаевич