Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80911| Title: | Использование глубоких моделей нейросетей для определения направления будущего движения рисковых компонент портфеля активов |
| Authors: | Родюкевич, Е. С. |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Крицкий, Олег Леонидович |
| Keywords: | нейронная сеть; активы; криптовалюта |
| Issue Date: | 2023 |
| Publisher: | Томский политехнический университет |
| Citation: | Родюкевич, Е. С. Использование глубоких моделей нейросетей для определения направления будущего движения рисковых компонент портфеля активов / Е. С. Родюкевич ; науч. рук. О. Л. Крицкий ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет // Перспективы развития фундаментальных наук — Томск : Изд-во ТПУ, 2023. — Т. 3 : Математика. — С. 31-33. |
| Abstract: | In this article, technical analysis indicators are selected to predict the direction of the cryptocurrency price. We examined a set of technical analysis indicators used as explanatory variables in the current literature and specialized trading websites. Decision trees and deep neural networks were used as a model. |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80911 |
| Appears in Collections: | Материалы конференций |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| conference_tpu-2023-C21_V3_p31-33.pdf | 638,35 kB | Adobe PDF | View/Open |
This item is licensed under a Creative Commons License
