Использование методов машинного обучения для создания биржевого робота / Using the machine learning techniques for the creation of trading robot
- Категория: 01.00.00 Физико-математические науки
- 14 июнь
- Просмотров: 807
Бросалин Дмитрий Сергеевич / Brosalin Dmitriy Sergeevich – студент, факультет кибернетики и информационной безопасности, Национальный исследовательский ядерный университет, Московский инженерно-физический институт, г. Москва
Аннотация: в данной исследовательской работе рассматриваются математические и статистические методы для задач прогнозирования и ведения электронных торгов на бирже. Анализируются существующие модели машинного обучения для задач прогнозирования. Оценивается их точность на реальных примерах задач. Приводятся как математические выкладки, так и примеры программного кода.
Abstract: in that research work there are reviews on mathematical and statistical methods for predictions and online trading. Existing machine learning models for forecasting were analyzed and their accuracy was measured. There are both mathematical calculations and examples of programming code in that work.
Ключевые слова: машинное обучение, математика, линейная алгебра, статистика, временные ряды, биржевой робот, математическая модель, ARMA, ARIMA, AR, MA, метод наименьших квадратов, МНК, python, scikitlearn, pandas, numpy.
Keywords: machine learning, mathematics, linear algebra, statistics, time series, trading robot, mathematical models, ARMA, ARIMA, AR, MA, mean squared error, MSQ, python, scikitlearn, pandas, numpy.
Литература
- UCIrvineMachineLearningRepository [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data (дата обращения: 20.05.2016).
- AnIntroductiontoStatisticalLearning[Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/data.html (дата обращения: 17.05.2016).
- Бриллинджер Д. Временные ряды. Обработка данных и теория. М.: Мир,
- Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир,
- Швагер Джек. Технический анализ. Полный курс. М.: Альпина Паблишер, 2001. 768 с.
- Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных / пер. с англ. А. А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2015. 400 с.
- GitHubrepositories [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://github.com/DimasBro0110/Stocs (дата обращения: 8.6.2016).
- GitHubrepositories [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://github.com/DimasBro0110/ForexAnalysis (дата обращения: 8.6.2016).
The logarithmic spiral of beta-stable odd isotopes / Логарифмическая спираль бета-стабильных нечетных изотопов
- Категория: 01.00.00 Физико-математические науки
- 14 июнь
- Просмотров: 675
Исаев Рафаэль Шахбаз оглу / Isayev Rafael – бакалавр, кафедра общей и неорганической химии, химический факультет, Бакинский государственный университет, г. Баку, Азербайджанская Республика
Abstract: this research is a mathematical description of the line of beta-stability isotopes with use of a parametrical form of the equation of a logarithmic spiral. It gives the chance to prove Praut's hypothesis that hydrogen is primary matter of which by a nucleosynthesis atoms of all other elements were formed. Conducted the analogy is the result of this study with the processes which are developing in nature by the properties of the logarithmic spiral.
Аннотация: данное исследование является математическим описанием линии бета-стабильности изотопов с использованием параметрической формы уравнения логарифмической спирали. Это дает возможность обосновать гипотезу Праута о том, что водородявляется первичной материей, из которой путём нуклеосинтеза образовались атомы всех другихэлементов. Проведена аналогия результата данного исследования с процессами, которые развиваются в природе по свойствам логарифмической спирали.
Keywords: logarithmic spiral, odd isotopes, deuteron-cluster structure, binding neutron.
Ключевые слова: логарифмическая спираль, нечетные изотопы, дейтрон-кластерная структура, связывающий нейтрон.
References
- Isayev R. Statistical analysis of stable and long-lived isotopes using deuteron cluster // Problems of modern science and education, 2015. Vol. 10 (52),p. 10-16.
- William Prout
- William Prout
- Thyssen, Pieter; Binnemans, Koen; (2011). Handbook on the Physics and Chemistry of Rare Earths..
- Pierre de Marcillac, Noël Coron, Gérard Dambier, Jacques Leblanc, and Jean-Pierre Moalic (April 2003). «Experimental detection of α-particles from the radioactive decay of natural bismuth» // Nature422(6934), p.876–878.
- Fricke, Burkhard."Superheavy elements: a prediction of their chemical and physical properties". Recent Impact of Physics on Inorganic Chemistry21, 1975, P. 93.
Методы решения некоторых уравнений и неравенств с помощью вектора / Methods of solving some equations and inequalities using vector
- Категория: 01.00.00 Физико-математические науки
- 03 июнь
- Просмотров: 678
Аскарова Меруерт Аскаровна/ Askarova Meruert – кандидат педагогических наук, профессор, кафедра математики и информационных систем, Казахский национальный педагогический университет им. Абая, г. Алматы, Республика Казахстан
Аннотация: в статье рассматриваются методы, использующие понятие вектора для решения некоторых уравнений и неравенств, изучению которых в общеобразовательной школе уделяется мало внимания. Применение предлагаемых методов иллюстрируется на решении различных уравнений и неравенств с повышенной сложностью.
Abstract: the article addresses the methods that use the concept of vector to solve some equations and inequalities, the study of which in a secondary school has received little attention. The application of the proposed method is illustrated by solving various equations and inequalities with increased complexity.
Ключевые слова: нестандартный метод, применение свойства векторов, уравнения и неравенства, математическое мышление.
Keywords: nonstandard method, using the properties of vectors, equations and inequalities, mathematical thinking.
Литература
- Арлазаров В. В., Татаринцев А. В., Тиханина И. Г., Чекалкин Н. С. Сборник задач по математике для физико-математических школ. М., 2007.
- Аскарова М. А. Векторды пайдалану арқылы теңдеулер мен теңсіздіктерді шешу. Учебное пособие. Алматы, 2013.
- Ильин В. А., Позняк Э. Г. Аналитическая геометрия. М, 2012.
- Олехник С. Н., Потапов М. К., Пасиченко П. И. Уравнения и неравенства. Нестандартные методы решения. М., 2001.
Решение задач экономической направленности как средство формирования образовательной компетенции / The solution to the problems of economic orientation as a means of formation of educational competence
- Категория: 01.00.00 Физико-математические науки
- 03 июнь
- Просмотров: 653
Аскарова Меруерт Аскаровна / Askarova Meruert– кандидат педагогических наук, профессор, кафедра математики и информационных систем, Казахский нацинальный педагогический университет им.Абая, г. Алматы, Республика Казахстан
Аннотация: в статье рассматриваются вопросы о решении задачи экономической направленности как средство формирования образовательной компентенции.
Abstract: the article addresses the issues of the problem of economic orientation as a means of formation of educational competence.
Ключевые слова: формирования образовательной компетенции, компетентностный подход, интегрированный урок, принципы, межпредметные и внутрипредметные связи.
Keywords: formation of educational competence, competence approach, integrated lesson, principles of interdisciplinary and intradisciplinary connection.
Литература
- Корчевский В.Е., Шмигирилова И.Б., Егер Л.Д. Теория и методика обучения математике. – Петропавловск, СКГУ, 2007.
- Лебедев О.Г. Компетентностный подход в образовании // Школьные технологии, 2004. № 5. С. 3-12.
- Саранцев Г. И. Методика обучения математике в средней школе. М.: Просвещение, 2002. 245 с.
- Материалы Государственной программы развития образования на 2011 - 2020 гг. Астана, 2010.148 с.
- Симонов А. С. Экономика на уроках математики. М.: Школа-Прес, 1999. 173 с.
- Государственный общеобразовательный стандарт образования Республика Казахстан. Астана, 2012.
