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 SizeFormat 
TPU1458401.pdf6,96 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.