Внимание! Студландия не продает дипломы, аттестаты и иные документы об образовании. Наши специалисты оказывают услуги консультирования в области образования: в сборе информации, ее обработке, структурировании и оформления в соответствии с ГОСТом. Все услуги на сайте предоставляются исключительно в рамках законодательства РФ.

Главная Архив заказов Магистерская диссертация Разработка и исследование интеллектуальных методов и моделей прогнозирования изменений биржевых индексов

Магистерская диссертация по информационным технологиям: прогнозирование биржевых индексов

Раздел: Магистерская диссертация на заказ

11.04.2016
Дата сдачи: 08.05.2016
Статус: Архив
Детали заказа: # 35990

Тема: Разработка и исследование интеллектуальных методов и моделей прогнозирования изменений биржевых индексов

Задание:

Работа нужна для сдачи магистерской выпускной квалификационной работы по направлению "Прикладная информатика". Не обязательно разрабатывать новые методы прогнозирования, достаточно проанализировать уже имеющиеся, провести сравнение между ними и привести наглядный пример работы с одним из них (можно сразу нескольких методов).
Методы должны быть интеллектуальными, то есть связанные с программными средствами. (Это работа не по экономике, а по информатике, связь должна быть!)
Объем работы от 70 до 100 страниц. Должно быть минимум 3 раздела с 3-4 подразделами. Уникальность текста должна составлять минимум 75%. Список литературы - минимум 30 источников.
Работа должна быть полностью готова до 10 мая.
Главное, чтобы мой руководитель и рецензент приняли работу, поэтому нужно будет периодически сбрасывать им материал на проверку.
P.S. У меня есть наработки содержания и 1-го раздела. При необходимости могу их сбросить, будет от чего оттолкнуться.

В теме исследуют интеллектуальные методы и модели прогнозирования динамики биржевых индексов, уделяя внимание алгоритмической части, качеству данных и метрикам точности; главное — корректная постановка задачи прогнозирования и выбор вычислительных подходов.

Что включает работа

обзор теории прогнозирования и машинного обучения применительно к финансовым временным рядам;
описание используемых моделей: статистические, машинного обучения и гибридные архитектуры;
предобработка данных, форматы входных признаков и методы отбора признаков;
метрики оценки качества прогнозов и процедуры валидации.

На что обращают внимание

Типичная магистерская диссертация по этой теме в информационных технологиях содержит постановку задачи, архитектуру программного решения, реализацию и экспериментальную часть с воспроизводимыми сценариями. Важно чётко показать связь вычислительных методов с прогнозной целью: почему выбранные алгоритмы подходят для временных рядов биржевых индексов, какие предпосылки они делают и как проверяются гипотезы о стабильности данных.

В разделе с экспериментами обычно приводят описание наборов данных, процедуры очистки и разделения на обучающую и тестовую выборки, параметры моделей и результаты сравнения по нескольким метрикам; полезно включить примеры визуализации прогнозов и ошибок.

Мы помогаем структурировать работу, оформить главы и подразделы, корректно описать алгоритмическую часть и подготовить реплики к рецензированию; также оформляем список использованных источников и рекомендации по воспроизводимости экспериментов. Получаете завершённый текст по теме и методичке, разбор от автора, который разбирается в предметной области, и до 21 дня бесплатных доработок по замечаниям — опишите задачу в заявке, чтобы получить расчёт.

Тип: Магистерская диссертация
Предмет: Информационные технологии
Объем: 70-100 стр.