Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/113872
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Korobova, M. A. | en |
dc.contributor.author | Gubina, D.I. | en |
dc.contributor.author | Коробова, М. А. | ru |
dc.contributor.author | Губина, Д. И. | ru |
dc.date.accessioned | 2022-05-30T07:47:57Z | - |
dc.date.available | 2022-05-30T07:47:57Z | - |
dc.date.issued | 2022 | - |
dc.identifier.citation | Korobova M. A. Overview of Machine Learning Methods Used in Algorithmic Trading / M. A. Korobova, D.I. Gubina. — Текст : электронный // Язык в сфере профессиональной коммуникации : сборник материалов международной научно-практической конференции преподавателей, аспирантов и студентов (Екатеринбург, 28 апреля 2022 г.). — Екатеринбург : ООО «Издательский Дом «Ажур», 2022. — С. 54-59. | en |
dc.identifier.isbn | 978-5-91256-550-2 | - |
dc.identifier.uri | http://elar.urfu.ru/handle/10995/113872 | - |
dc.description.abstract | Информационные технологии определили основные траектории развития экономики и бизнеса, в частности, фондового рынка. Системы машинного обучения могут быть полезными инструментами для торговли. Большинство инвесторов готовы прислушиваться к компьютерным советам и покупать различные типы торговых роботов, но начинающему трейдеру сложно оценить эффективность торговых роботов, и он может запутаться в используемых алгоритмах машинного обучения. Статья посвящена основам использования машинного обучения в биржевой торговле. | ru |
dc.description.abstract | The information technology has determined the main trajectories of the development of the economy and business, in particular, the stock market. Machine learning systems can be helpful tools for trading. Most investors are ready to listen to computer advice and to buy various types of trading robots, but it is difficult for a beginner trader to assess the effectiveness of trading robots, and he can get confused in used machine learning algorithms. The article is about the basic use of machine learning in exchange trading. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | en |
dc.language.iso | en | en |
dc.publisher | ООО «Издательский Дом «Ажур» | ru |
dc.relation.ispartof | Язык в сфере профессиональной коммуникации. — Екатеринбург, 2022 | ru |
dc.subject | PROFIT | en |
dc.subject | INVESTOR | en |
dc.subject | STOCK MARKET | en |
dc.subject | MACHINE LEARNING | en |
dc.subject | TRADING ROBOTS | en |
dc.subject | ПРИБЫЛЬ | ru |
dc.subject | ИНВЕСТОР | ru |
dc.subject | ФОНДОВЫЙ РЫНОК | ru |
dc.subject | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ | ru |
dc.subject | ТОРГОВЫЙ РОБОТ | ru |
dc.title | Overview of Machine Learning Methods Used in Algorithmic Trading | en |
dc.title.alternative | Обзор методов машинного обучения в алгоритмической торговле | ru |
dc.type | Conference Paper | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | en |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en |
dc.conference.name | Международная научно-практическая конференция преподавателей, аспирантов и студентов «Язык в сфере профессиональной коммуникации» | ru |
dc.conference.name | International research to practice conference for educators, postgraduates and students "Languages in professional communication" | en |
dc.conference.date | 28.04.2022 | - |
local.description.firstpage | 54 | - |
local.description.lastpage | 59 | - |
Располагается в коллекциях: | Конференции, семинары |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
978-5-91256-550-2_2022_008.pdf | 285,43 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.