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...

Full description

Bibliographic Details
Published in:Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 70. С. 91-102
Main Author: Хайров, Марк Альбертович
Other Authors: Спицын, Владимир Григорьевич
Format: Article
Language:Russian
Subjects:
Online Access:https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001155044
Перейти в каталог НБ ТГУ
Description
Summary: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.
Bibliography:Библиогр.: 14 назв.
ISSN:1998-8605