Статьи, Журналы
Анализ экономических и структурных данных для прогнозирования цены криптоактивов
Статьи, Журналы
Анализ экономических и структурных данных для прогнозирования цены криптоактивов
Михайлов, А.Ю. Анализ экономических и структурных данных для прогнозирования цены криптоактивов / А. Ю. Михайлов // Банковское дело. — Москва, 2021 — N 3. — С.29-38. — Библиогр. в конце ст.
Михайлов, А.Ю., (2021), "Анализ экономических и структурных данных для прогнозирования цены криптоактивов", Банковское дело, Москва, 2021, N 3, С.29-38.
Михайлов А Ю. Анализ экономических и структурных данных для прогнозирования цены криптоактивов. Банковское дело. 2021; (N 3). С.29-38.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Выпуск
Банковское дело, 2021, N 3
Источник
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Кольер, Р. Машинное обучение в Elastic Stack / Р. Кольер, К. Монтонен, Б. Азарми. — Москва : ДМК-Пресс, 2021. — 380 с.. — ISBN 978-5-93700-107-8.
- 2. Суворов, Н.В. Развитие методов исследования статистических зависимостей: регрессионные модели с переменными структурными параметрами / Н.В. Суворов // Вопросы статистики. — 2018 — N6. — С.3-15.
- 3. Мейнхард, А.А. Влияние волатильности цен биткоина на ценообразование альткоинов / А. А. Мейнхард, А. Ю. Михайлов // Банковское дело. — Москва, 2020 — N 3. — С.43-51.
- 4. Троицкий, А. Секреты скоринга: как разработать эффективную модель для оценки юрлиц / А. Троицкий // Банковское кредитование. — Москва, 2021 — N 2. — С.45-48.
- 5. Долженков, А. Минфин вступился за право майнить / А. Долженков, Е. Огородников // Эксперт. — Москва, 2022 — N 5. — С.74-75.
- 6. Михайлов, А.Ю. Теория оценки стоимости криптоактивов / А.Ю. Михайлов // Финансовая аналитика: проблемы и решения. — 2017 — N6. — 691-698.
- 7. Володин, С.Н. Сравнение эффективности статистического арбитража на фондовом рынке и рынке криптовалют / С.Н. Володин, М.В. Спиридонов // Валютное регулирование & валютный контроль. — 2018 — N9. — С.21-29.
- 8. Аврамчиков, В.М. Система поддержки принятия решений по торгам на фондовой бирже / В.М. Аврамчиков // Финансовая аналитика: проблемы и решения. — 2012 — N19. — 27-33.
- 9. Семитуркин, О.Н. Корректное сравнение предиктивных свойств моделей машинного обучения на примере прогнозирования инфляции в Сибири / О. Н. Семитуркин, А. А. Шевелев // Деньги и кредит. — Москва, 2023 — N 1. Том 82. — С.87-103.
- 10. Чунихина, Т.Ю. Определение вероятности дефолта на срок финансового актива в целях оценки обесценения согласно МСФО (IFRS) 9 "Финансовые инструменты" / Т. Ю. Чунихина, Р. С. Тозик // Корпоративная финансовая отчетность. Международные стандарты. — Москва, 2021 — N 5. — С.68-87.
Отзывы читателей
0