Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Path Signatures in Machine Learning-based Analysis. Of Financial Time Series
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Milan Kuzmanovic
ISBN: 9786202220750
Год издания: 2018
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 112
Издательство: AV Akademikerverlag
Цена: 32315 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:Код товара: 226784
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: This paper examines the application of the rough paths theory in modelling of financial time series. The theory of rough paths provides a way to effectively and efficiently capture the relevant information about rough signals, which can be used in machine learning modelling. This approach is applied to twelve stock market indexes with a goal to predict the sign of their daily returns (positive or negative) and their realized daily volatility.
Ключевые слова: financial time series, machine learning, Path Signatures, Stock Index Prices, volatility