Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75324
Title: | Анализ временных рядов и прогнозирование цен на золото (XAUUSD) с использованием машинного обучения |
Authors: | Халил, Марко Эбрахим Тхабет |
metadata.dc.contributor.advisor: | Аксёнов, Сергей Владимирович |
Keywords: | машинное обучение; анализ временных рядов; прогнозирование будущих цен на золото; глубокое обучение; анализ мощности; machine learning; time series analysis; predict future gold prices; deep learning; power analysis |
Issue Date: | 2023 |
Citation: | Халил М. Анализ временных рядов и прогнозирование цен на золото (XAUUSD) с использованием машинного обучения : выпускная квалификационная работа магистранта / М. Халил ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. С. В. Аксёнов. — Томск, 2023. |
Abstract: | Каждый день происходит множество розничных и коммерческих банковских сделок с около 11 миллиардами золота. Чтобы получить прибыль на этом волатильном рынке, нам необходимо разработать различные инструменты для прогнозирования и анализа будущих цен, чтобы принимать соответствующие решения. В своем исследовании я использовал исторические данные о золоте, полученные от банковской группы Dukascopy Swiss и использовал инструменты искусственного интеллекта, такие как LSTM и ARIMA, для прогнозирования будущих цен. Every day there are many retail and commercial banking trades around 11B of gold. To make a profit in this violent market we need to develop different tools to predict or analyze future prices to make suitable decisions. In my research, I used the historical data of gold and I obtained this data from Dukascopy Swiss banking group and used AI tools like LSTM and Arima to predict future prices. |
URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75324 |
Appears in Collections: | Магистерские диссертации |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
TPU1458401.pdf | 6,96 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.