Классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка Форекс
Показана возможность выполнять автоматический прогноз котировки пары Евро/Доллар на основе текстовой информации, связанной с рынком Форекс. Предлагаемая методика включает в себя следующие три шага: 1) отбор лингвистических индикаторов (ключевых слов), которые используются как переменные в прогнозных...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Індуктивне моделювання складних систем |
|---|---|
| Дата: | 2013 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2013
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83669 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка Форекс / Т. Гараев, М. Александров, О. Кошулько // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2013. — Вип. 5. — С. 166-176. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-83669 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Гараев, Т. Александров, М. Кошулько, О. 2015-06-21T17:38:26Z 2015-06-21T17:38:26Z 2013 Классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка Форекс / Т. Гараев, М. Александров, О. Кошулько // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2013. — Вип. 5. — С. 166-176. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. XXXX-0044 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83669 519.254 Показана возможность выполнять автоматический прогноз котировки пары Евро/Доллар на основе текстовой информации, связанной с рынком Форекс. Предлагаемая методика включает в себя следующие три шага: 1) отбор лингвистических индикаторов (ключевых слов), которые используются как переменные в прогнозных моделях; 2) ручную маркировку текстов для обучения классификаторов; 3) построение классификаторов. В классификаторах используются разные комбинации классов: рост, падение, неизменность, отсутствие роста, отсутствие падения. Для построения классификаторов используются два подхода: индуктивное моделирование (пакет GMDH Shell) и регрессионный анализ (пакет Eviews). Результаты экспериментов показывают преимущество классификаторов, построенных с помощью МГУА, а также возможность использовать предложенную методику как полезное дополнение к существующим численным методам. Показано можливість виконувати автоматичний прогноз котирування пари Євро/Долар на основі текстової інформації, пов'язаної з ринком Форекс. Пропонована методика має такі три кроки: 1) відбір лінгвістичних індикаторів (ключових слів), які використовуються як змінні у прогнозних моделях; 2) ручне маркування текстів для навчання класифікаторів ; 3) побудова класифікаторів. У класифікаторах використовуються різні комбінації класів: зростання, спадання, незмінність, відсутність зростання, відсутність спадання. Для побудови класифікаторів використовуються два підходи: індуктивне моделювання (пакет GMDH Shell) та регресійний аналіз (пакет Eviews). Результати експериментів показують перевагу класифікаторів, побудованих за допомогою МГУА, а також можливість використовувати запропоновану методику як корисне доповнення до існуючих чисельних методів. The possibility to make automatic forecasting for rating the pair Euro/Dollar on the basis of textual information related to Forex market is shown. The proposed technique includes the following three steps: 1) selecting linguistic indicators (keywords) used as variables in models; 2) manual marking of texts for training classifiers; 3) constructing classifiers. Different combinations of classes are used in the classifiers: growth, fall, invariability, non-growth, non-fall are used in the classifiers. To create the classifiers, two approaches are used: inductive modeling (GMDH Shell package) and regression analysis (Eviews package). Results of experiments show advantage of the classifiers built by GMDH and also possibility to use the proposed technique as a useful addition to existing numerical methods. ru Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Індуктивне моделювання складних систем Наукові статті Классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка Форекс Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка Форекс |
| spellingShingle |
Классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка Форекс Гараев, Т. Александров, М. Кошулько, О. Наукові статті |
| title_short |
Классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка Форекс |
| title_full |
Классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка Форекс |
| title_fullStr |
Классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка Форекс |
| title_full_unstemmed |
Классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка Форекс |
| title_sort |
классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка форекс |
| author |
Гараев, Т. Александров, М. Кошулько, О. |
| author_facet |
Гараев, Т. Александров, М. Кошулько, О. |
| topic |
Наукові статті |
| topic_facet |
Наукові статті |
| publishDate |
2013 |
| language |
Russian |
| container_title |
Індуктивне моделювання складних систем |
| publisher |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| format |
Article |
| description |
Показана возможность выполнять автоматический прогноз котировки пары Евро/Доллар на основе текстовой информации, связанной с рынком Форекс. Предлагаемая методика включает в себя следующие три шага: 1) отбор лингвистических индикаторов (ключевых слов), которые используются как переменные в прогнозных моделях; 2) ручную маркировку текстов для обучения классификаторов; 3) построение классификаторов. В классификаторах используются разные комбинации классов: рост, падение, неизменность, отсутствие роста, отсутствие падения. Для построения классификаторов используются два подхода: индуктивное моделирование (пакет GMDH Shell) и регрессионный анализ (пакет Eviews). Результаты экспериментов показывают преимущество классификаторов, построенных с помощью МГУА, а также возможность использовать предложенную методику как полезное дополнение к существующим численным методам.
Показано можливість виконувати автоматичний прогноз котирування пари Євро/Долар на основі текстової інформації, пов'язаної з ринком Форекс. Пропонована методика має такі три кроки: 1) відбір лінгвістичних індикаторів (ключових слів), які використовуються як змінні у прогнозних моделях; 2) ручне маркування текстів для навчання класифікаторів ; 3) побудова класифікаторів. У класифікаторах використовуються різні комбінації класів: зростання, спадання, незмінність, відсутність зростання, відсутність спадання. Для побудови класифікаторів використовуються два підходи: індуктивне моделювання (пакет GMDH Shell) та регресійний аналіз (пакет Eviews). Результати експериментів показують перевагу класифікаторів, побудованих за допомогою МГУА, а також можливість використовувати запропоновану методику як корисне доповнення до існуючих чисельних методів.
The possibility to make automatic forecasting for rating the pair Euro/Dollar on the basis of textual information related to Forex market is shown. The proposed technique includes the following three steps: 1) selecting linguistic indicators (keywords) used as variables in models; 2) manual marking of texts for training classifiers; 3) constructing classifiers. Different combinations of classes are used in the classifiers: growth, fall, invariability, non-growth, non-fall are used in the classifiers. To create the classifiers, two approaches are used: inductive modeling (GMDH Shell package) and regression analysis (Eviews package). Results of experiments show advantage of the classifiers built by GMDH and also possibility to use the proposed technique as a useful addition to existing numerical methods.
|
| issn |
XXXX-0044 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83669 |
| citation_txt |
Классификаторы динамики курса валют на основе новостей и аналитических обзоров рынка Форекс / Т. Гараев, М. Александров, О. Кошулько // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2013. — Вип. 5. — С. 166-176. — Бібліогр.: 8 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT garaevt klassifikatorydinamikikursavalûtnaosnovenovosteiianalitičeskihobzorovrynkaforeks AT aleksandrovm klassifikatorydinamikikursavalûtnaosnovenovosteiianalitičeskihobzorovrynkaforeks AT košulʹkoo klassifikatorydinamikikursavalûtnaosnovenovosteiianalitičeskihobzorovrynkaforeks |
| first_indexed |
2025-12-07T17:52:50Z |
| last_indexed |
2025-12-07T17:52:50Z |
| _version_ |
1850872923825373184 |