Нейросетевое тестирование алгоритма разметки данных для классификации уровней поддержки и сопротивления на финансовых рынках
Представлен алгоритм разметки данных для обучения классификатора, способного определять уровни поддержки и сопротивления на данных финансовых рынков. На основе данных, полученных с помощью этого алгоритма, была обучена модель CNN-LSTM-MLP, включающая блок каузальных сверток, LSTM и полносвязные слои...
| Опубликовано в: : | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 70. С. 91-102 |
|---|---|
| Главный автор: | |
| Другие авторы: | |
| Формат: | Статья в журнале |
| Язык: | Russian |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001155044 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| Итог: | Представлен алгоритм разметки данных для обучения классификатора, способного определять уровни поддержки и сопротивления на данных финансовых рынков. На основе данных, полученных с помощью этого алгоритма, была обучена модель CNN-LSTM-MLP, включающая блок каузальных сверток, LSTM и полносвязные слои. Эксперимент с простой торговой стратегией продемонстрировал практическую применимость модели, сопровождавшуюся повышением доходности на 10% в сравнении с базовой стратегией, где модель не была использована. |
|---|---|
| Библиография: | Библиогр.: 14 назв. |
| ISSN: | 1998-8605 |