?
Flexible Stock Market Algorithm
Technology and Investment. 2025. Vol. 16. No. 4. P. 211–240.
В статье рассматривается один из наиболее известных примеров социально-экономических систем, характеризующихся значительной неопределенностью, — фондовый рынок S&P-500, на котором
торгуются акции 500 крупнейших компаний США. Разработан гибкий алгоритм ежедневной
торговли. Он основан на известных фиксированных данных о стоимости акций
в предыдущие дни, а также на некоторых ранее рассчитанных значениях. Каждый день выбирается один
из двух алгоритмов для завтрашней торговли, в зависимости от предположений об изменении стоимости некоторых акций на следующий день. Он может быть похож на
изменение по сравнению с предыдущим днем или наоборот. Справедливость сделанных предположений подтверждается результатами экспериментов по торговле с использованием
предложенного алгоритма в течение 20 лет с 1995 по 2014 год.
Ключевые слова: американский фондовый рыноккластеризацияclusteringgraph decompositionAmerican stock marketFlexible Algorithmгибкий алгоритмдекомпозиция графа
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Добавлено: 27 апреля 2026 г.
Tsareva O. O., Malova H. V., V. Yu. Popov и др., Plasma Physics Reports 2026 Vol. 52 No. 2 P. 179–185
Добавлено: 27 апреля 2026 г.
NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Кычкин А. В., Черницин И. А., Прикладная информатика 2026 Т. 21 № 1 С. 40–58
Представлены результаты разработки программного микросервиса, встраиваемого в системы мониторинга качества атмосферного воздуха для поддержки процессов идентификации промышленных источников загрязнений. Выброс и последующее распространение вредных веществ в приземистых слоях атмосферы происходит в динамике и характеризуется высокой неопределенностью из‑за особенностей технологических установок, их режимов работы, влияния рельефа местности, зданий и метеофакторов. Зависимости между местоположением источника выброса и ...
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
IEEE, 2026.
Добавлено: 21 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Щур Л. Н., Antonov D., Burovski E., International Journal of Bifurcation and Chaos in Applied Sciences and Engineering 2026 P. 1–9
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Эбрахим А., Информационные процессы 2025 Т. 25 № 4 С. 787–798
В статье предложен метод планирования расположения точек доступа и шлюзов внутри зданий для построения сетей Интернета вещей. Основа метода — использование информации из информационой модели здания, что даёт возможность легко учитывать как геометрию, так и физико-технические характеристики строительных элементов при расчёте распространения радиосигнала. В данной работе для решения задач оптимизации применяется генетический алгоритм U-NSGA-III. Расчёты ...
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Gurikov P. и др., Journal of Supercritical Fluids 2026 Vol. 235 Article 106979
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
IEEE, 2026.
Добавлено: 18 апреля 2026 г.
NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
Джин С., Панфилов П. Б., Сулейкин А. С., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 6 С. 163–176
В современном ресторанном бизнесе точное сопоставление номенклатуры продуктов между ресторанами и поставщиками является критически важной задачей. Эффективное управление запасами и оптимизация закупок напрямую влияют на прибыльность бизнеса. С ростом числа поставщиков и ассортимента продукции традиционные методы сопоставления становятся менее эффективными. В данном исследовании предлагается использовать большие языковые модели (LLM) для автоматизации и повышения точности сопоставления ...
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
СПб.: АО "ЦТСС", 2025.
В научном издании представлены труды Двенадцатой всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2025) по следующим направлениям: - теоретические основы и методология имитационного и комплексного моделирования; - методы исследования и оценки качества моделей, валидация и верификации моделей; - методы и системы распределенного моделирования; - ...
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
IEEE, 2025.
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
Городничев М. Г., Саксонов Е. А., Кулагин В. П. и др., Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета, Российская Федерация 2025 № 94 С. 59–67
Статья посвящена разработке и экспериментальной оценке децентрализованной архитектуры интеллектуальной транспортной системы (ИТС), основанной на протоколе консенсуса Raft и методе кластеризации серверов по метрике сетевого расстояния (RTT). Показано, что существующие решения либо требуют ручной конфигурации и централизованной координации, либо не оптимизированы по задержке при географическом распределении узлов, что снижает отказоустойчивость и увеличивает время реакции системы. Предлагается ...
Добавлено: 25 марта 2026 г.
Одним из основных инструментов анализа больших объемов финансовых данных является использование методов и моделей кластеризации, позволяющих выявлять различные закономерности. В данном исследовании рассматривается проблема кластеризации временных рядов, отражающих поведение цен, доходности, мод, трендов и ряда связанных с ними показателей акций. Актуальность и новизна исследования заключаются в предложении оригинальных алгоритмов кластеризации акций, которые представляют собой сочетание ...
Добавлено: 3 февраля 2026 г.
Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.
Добавлено: 9 ноября 2025 г.
Хоменко А. Ю., Комратова А. Д., Исаков Д. А. и др., , in: Computational linguistics and intellectual technologies. Papers from the Annual International Conference "Dialogue" (2025)Vol. 23.: [б.и.], 2025. P. 147–157.
Диагностика ментальных расстройств по продуцируемой речи является важнейшей задачей среди технологических разработок моделей нейрокогнитивных и психолого-психиатрических процессов. Целью данного исследования является построение лингвистических профилей для лиц с нейрокогнитивными и аффективными психическими расстройствами. Используя транскрипты устной речи и релевантные для исследования компьютерные технологии, такие как лексическая кластеризация и стилостатистический анализ, разрабатывается пул характеристик, способных различать речевые ...
Добавлено: 19 октября 2025 г.
Индаков Г. С., Казначеев П. А., Майбук З. Я. и др., Геофизические исследования 2025 Т. 26 № 2 С. 99–124
Исследована группируемость импульсов акустической эмиссии при высокотемпературном нагреве образца песчаника, предварительно подвергнутого механическому нагружению. Механическое нагружение осуществлялось в одноосном режиме до нагрузки, близкой к разрушающей, с проявлением на поверхности признаков крупных трещин. После этого образец нагревался до 650 °C с регистрацией импульсов термоакустической эмиссии (ТАЭ). Проведена кластеризация импульсов на основе их сходства, установленного методом взаимной ...
Добавлено: 19 сентября 2025 г.
Шерстинова Т. Ю., Вепринцева Д. А., Человек: образ и сущность. Гуманитарные аспекты 2025 № 2(62) С. 89–108
В статье рассматриваются три разных подхода к изучению тематики повседневных разговоров: экспертная тематическая разметка и два автоматических метода (тематическое моделирование и кластеризация). Материалом для исследования послужили расшифровки русской устной повседневной речи из корпуса ОРД, подготовленные на основе звукозаписей спонтанных разговоров, выполненных в естественных коммуникативных ситуациях (дома, на работе, в учебном заведении, в магазине, в поликлинике ...
Добавлено: 3 сентября 2025 г.
Федорова Е. А., Степанов В. А., European Journal of Innovation Management 2023 Vol. 27 No. 5 P. 1767–1792
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
Максимов А. Г., Тележкина М. С., / NRU Higher School of Economics. Series EC "Economics". 2024. No. 271.
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Алескеров Ф. Т., Мячин А. Л., Якуба В. И., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2024 Т. 520 № 1 С. 29–34
Предлагается новый метод быстрого поиска закономерностей в числовых данных большой раз-мерности, названный “туннельной кластеризацией”. Основными преимуществами нового методаявляются: относительно невысокая вычислительная сложность; эндогенное определение составаи количества кластеров; высокая степень интерпретируемости конечных результатов. Приведеноописание трех различных вариаций: с фиксированными гиперпараметрами, адаптивными, а так-же комбинированный подход. Рассмотрены три основных свойства туннельной кластеризации.Практическое применение приведено как на синтетических ...
Добавлено: 3 марта 2025 г.
Добавлено: 3 марта 2025 г.