Остання редакція: 2021-03-10
Анотація
У статті проаналізовано тематику часових рядів, задачі прогнозування часових рядів, застосування нейронних мереж для прогнозування та інтеграцію експертних систем засобами мови програмування Python.
Time series forecasting and integration of trading signals using Python.
Abstracts: The article analyzes the topics of time series, tasks of time series forecasting, the use of neural networks for forecasting and integration of expert systems using Python programming language.
Ключові слова
Посилання
1. Мокін Б. І., Мокін В. Б., Мокін О. Б. Математичні методи ідентифікації динамічних систем (2010). – Навчальний посібник. – Вінниця : ВНТУ, 2010. – 260 с.
2. Бакай Є. І., Кабачій В. В., Маслій Р. В. Модель прийняття рішень для фінансових часових рядів на основі пари середніх з використанням оцінки різних часових вимірів / Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 2017. – № 1. – С. 70-77.
3. Квєтний Р. Н. Імовірнісні нейронні мережі в задачах ідентифікації часових рядів [Електронний ресурс] / Р. Н. Квєтний, В. В. Кабачій, О. О. Чумаченко // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2010. – № 3. – 6 с. – Режим доступу до журн. : http://www.nbuv.gov.ua/e-journals/VNTU/2010-3/2010-3.html
4. Нейронні мережі як інструмент прогнозування [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://012.ucoz.ru/publ/1-1-0-21
5. Модуль MetaTrader для інтеграції з Python [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.mql5.com/ru/docs/integration/python_metatrader5