Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/133119| Название: | Разработка торговой стратегии на основе прогнозирования ценового движения с использованием GARCH-модели и оптимизации через LSTM |
| Другие названия: | Development of a trading strategy based on price movement forecasting using the GARCH model and optimization through LSTM |
| Авторы: | Шарков, П. В. |
| Научный руководитель: | Семенов, Михаил Евгеньевич |
| Ключевые слова: | garch-model; time series; LSTM; financial assets |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Томский политехнический университет |
| Библиографическое описание: | Шарков, П. В. Разработка торговой стратегии на основе прогнозирования ценового движения с использованием GARCH-модели и оптимизации через LSTM / П. В. Шарков ; науч. рук. М. Е. Семенов // Перспективы развития фундаментальных наук. — Томск : Изд-во ТПУ, 2025. — Т. 3 : Математика. — С. 100-102. |
| Аннотация: | Predicting the dynamics of financial assets is a crucial task in developing effective trading strategies. In this paper, we apply the GARCH model to estimate market volatility and employ an LSTM neural network to optimize trade execution. The effectiveness of the strategy is evaluated using historical data, with a focus on risk-adjusted returns. The results are assessed through key financial metrics, including the Sharpe ratio. The implementation is performed in Python (arch library), leveraging modern machine learning and statistical modeling libraries |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/133119 |
| Располагается в коллекциях: | Материалы конференций |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|
| conference_tpu-2025-C21_V3_p100-102.pdf | 817,42 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons
