Информационные технологии в прогнозировании финансовых рядов. ФАКУЛЬТЕТ ПРИКЛАДНОЙ МАТЕМАТИКИ и ИНФОРМАТИКИ Бокий Кирилл Константинович Кафедра теории вероятностей и математической статистики БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Руководитель: Медведев Геннадий Алексеевич доктор физ.-мат. наук, профессор
Бокий К. К.Магистерская работа 2 Информационные технологии в прогнозировании финансовых рядов. Постановка задачи 1.Разработать web-приложение для прогнозирования стоимости акций в режиме реального времени 2.В качестве инструмента прогнозирования использовать GARCH-модели
Бокий К. К.Магистерская работа3 Информационные технологии в прогнозировании финансовых рядов. Архитектура web-приложения Client Server Yahoo Finance API
Бокий К. К.Магистерская работа4 Информационные технологии в прогнозировании финансовых рядов. Основные технологии разработки приложения 1.AJAX – асинхронный JavaScript. Позволяет динамически обращфться к серверу «на лету», без перезагрузки всей страницы полностью 2.Servlet – java-интерфейс. Расширяет функциональные возможности сервера, взаимодействует с клиентами посредством принципа запрос-ответ 3.Yahoo Finance API – позволяет получить цены акций посредством http-запроса
Бокий К. К.Магистерская работа5 Информационные технологии в прогнозировании финансовых рядов. Garch(p,q)-модель
Магистерская работа6 Информационные технологии в прогнозировании финансовых рядов. Клиентская часть web-приложения Бокий К. К.
Магистерская работа7 Информационные технологии в прогнозировании финансовых рядов. Результаты работы: Разработано web-приложение для прогнозирования цен акций в режиме реального времени В качестве инструмента прогнозирования использованы GARCH- модели
Бокий К. К. Магистерская работа 8 Информационные технологии в прогнозировании финансовых рядов. Литература 8 1.Харин Ю. С. Математическая и прикладная статистика: Учебное пособие / Ю. С. Харин, Е. Е. Жук. – Мн. : БГУ, – 279 с. 2.Медведев Г. А. Практикум на ЭВМ по анализу временных рядов: Учебное пособие / Г. А. Медведев, В. А Морозов. – Мн.: Университетское, – 192 с. 3.Харин Ю. С. Теория вероятностей: Учебное пособие / Ю. С. Харин, Н. М. Зуев. – Мн. : БГУ, – 199 с. 4.Tim Bollerslev, "Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity", Journal of Econometrics, Issue 3, Vol
Бокий К. К.Магистерская работа9 Спасибо за внимание. Информационные технологии в прогнозировании финансовых рядов.