|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Прогнозирование временных рядов финансовых котировок, используя ансамбль архитектуры сетей долгой краткосрочной памяти и регрессии опорных векторовкурсовая работа (Специалист)
- Научный руководитель: Кумсков М.И.
- Автор: Арсланова Aлина Рустямовна
- Тип: Специалист
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Кафедра: Кафедра вычислительной математики
- Год защиты: 2023
- Курс: 5
- Аннотация: В работе был проведен комплексный анализ прогнозирования цены биткоина на часовых тиках с использованием различных алгоритмов машинного обучения. Для этого были использованы исторические данные о цене биткоина за последний год. Сначала была построена модель SVR, которая показала средний результат с метрикой R2 0.69. Это означает, что модель объясняет лишь часть дисперсии данных, что не является достаточно точным для прогнозирования цены биткоина на часовых тиках. Далее была построена модель LSTM, которая показала значительное улучшение результатов с метрикой R2 0.9. Использование LSTM позволило учесть долгосрочные зависимости в данных, что дало более точный прогноз цены биткоина на часовых тиках. Затем был создан ансамбль из двух моделей, который объединил результаты обеих моделей для получения итогового прогноза. Результаты эксперимента показали, что ансамбль моделей SVR и LSTM позволил значительно улучшить точность прогнозирования цены биткоина на часовых тиках для модели SVR. Метрика R2 для ансамбля составила 0.89, что говорит о том, что модель объясняет значительную часть дисперсии данных и дает более точные прогнозы, чем модель SVR, но не лучше, чем LSTM по отдельности. Однако ансамбль может быть полезным, когда нужна дополнительная уверенность в прогнозе. Также в работе был проведен обзор архитектуры SVR и LSTM, и были рассмотрены их преимущества и недостатки.
- Добавил в систему: Кумсков Михаил Иванович
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Текст курсовой работы | Arslanova_kursovaya-2023.pdf | 507,3 КБ | 1 сентября 2023 [kumskov] | |
| 2. | Отзыв руководителя | Otzyiv_na_kursovuyu-Arslanova-Podpisano.pdf | 277,1 КБ | 1 сентября 2023 [kumskov] |