| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Хайруллина, Л. Э. | - |
| dc.contributor.author | Хакимов, З. Н. | - |
| dc.contributor.author | Хабибуллина, Г. З. | - |
| dc.coverage.spatial | Ростов-на-Дону | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-02-26T12:03:48Z | - |
| dc.date.available | 2025-02-26T12:03:48Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Хайруллина, Л. Э. Применение технологий Wolfram Mathematica в вейвлет-обработке рядов финансовых данных = Application of Wolfram Mathematica technologies in the wavelet processing of financial data series / Л. Э. Хайруллина, З. Н. Хакимов, Г. З. Хабибуллина // Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024» : материалы Всероссийской научно-технической конференции с международным участием : в 2 т. Т. 1 / Южный федеральный университет [и др.] ; отв. ред. С. И. Клевцов. – Ростов-на-Дону ; Таганрог : Издательство Южного федерального университета, 2024. – С. 35–41. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59224 | - |
| dc.description.abstract | В анализе финансовых временных рядов одним из ключевых моментов является
предварительная обработка данных. Целью данной работы является демонстрация
возможностей системы Wolfram Mathematica в препроцессинге финансовых
данных. В качестве объекта исследования выбрана история ежедневных
котировок акций Сбербанка за последние 3 года. Трешолдинг проводился на
ортогональном вейвлете Добеши 6-го порядка. По соотношению сигнал/шум
наиболее привлекательным оказался способ очистки на многоуровневом пороге
на основе несмещенной оценки риска Штейна. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | Издательство Южного федерального университета | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | финансовые временные ряды | en_US |
| dc.subject | трешолдинг | en_US |
| dc.subject | вейвлеты | en_US |
| dc.subject | Wolfram Mathematica | en_US |
| dc.title | Применение технологий Wolfram Mathematica в вейвлет-обработке рядов финансовых данных | en_US |
| dc.title.alternative | Application of Wolfram Mathematica technologies in the wavelet processing of financial data series | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | In the analysis of financial time series, one of the key points is the preprocessing
of data. The purpose of this work is to demonstrate the capabilities of the
Wolfram Mathematica system in financial data preprocessing. The history of Sberbank's
daily stock quotes over the past 3 years has been selected as the object of the
study. Tresholding was carried out on orthogonal Daubechies wavelets of the 6th order.
In terms of signal-to-noise ratio, the most attractive method turned out to be
cleaning at a multi-level threshold based on an unbiased Stein risk assessment. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении «КомТех-2024»
|
