Электронно-библиотечная система
РГАУ-МСХА имени К. А. Тимирязева

     

Детальная информация

Название: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ ДЛЯ АНАЛИЗА КРИПТОРЫНКА = NEURAL NETWORKS FOR THE ANALYSIS OF THE CRYPTO MARKET // СБОРНИК СТАТЕЙ по материалам Научного форума: Экономика, управление и цифровые технологии в АПК-2024. Том 3. – 2024. –
Авторы: Насиров Шамхал Васифович
Другие авторы: Храмов Дмитрий Эдуардович
Выходные сведения: Москва: РГАУ-МСХА им. К. А. Тимирязева, 2024
Коллекция: Конференции РГАУ - МСХА им. К. А. Тимирязева
Тематика: экономика; нейронные сети; анализ данных; криптовалюты; предсказание цен; машинное обучение; глубокое обучение; технический анализ; крипторынок; торговые стратегии; обработка данных; neural networks; data analysis; cryptocurrencies; price prediction; machine learning; deep learning; technical analysis; crypto market; trading strategies; data processing
УДК: 004.8
Тип документа: Статья, доклад
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно: Новинка; Все документы
Ключ записи: RU/ЦНБ имени Н.И. Железнова/SITEW-20250619-93977

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (2,8 Мб)

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной статье рассматривается применение нейронных сетей в анализе криптовалютного рынка, подчеркивая их потенциал в прогнозировании цен и выявлении рыночных трендов. Автор описывает основные архитектуры нейронных сетей, а также алгоритмы машинного обучения, используемые для обработки больших объемов исторических данных. В то же время обсуждаются возможные ограничения и риски, связанные с переобучением моделей и точностью прогнозов. Работа предназначена для специалистов в области финансов и информационных технологий, а также для интересующихся современными методами анализа в криптоиндустрии. /This article examines the use of neural networks in the analysis of the cryptocurrency market, emphasizing their potential in forecasting prices and identifying market trends. The author describes the main architectures of neural networks, as well as machine learning algorithms used to process large amounts of historical data. At the same time, the possible limitations and risks associated with the retraining of models and the accuracy of forecasts are discussed. The work is intended for specialists in the field of finance and information technology, as well as for those interested in modern methods of analysis in the crypto industry.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть РГАУ-МСХА Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Статистика использования

stat Количество обращений: 39
За последние 30 дней: 39
Подробная статистика