Архив статей журнала
Данное исследование охватывает развитие методов математического анализа фондовых рынков с использованием подходов машинного обучения и моделей математического программирования. В рамках исследования описана модель частично-целочисленного линейного программирования для решения задач бинарной классификации с наложением дополнительных условий на число используемых признаков модели и стабильности качества модели во времени. Данная модель реализует комитетный подход к решению задач классификации. Эффективность предложенной модели представлена на примере решения задачи прогнозирования моментов для покупки или продажи акций ПАО «Сбербанк» на основе биржевых данных за период с августа 2007 по май 2023 г. Полученные результаты торговой стратегии позволяют говорить о том, что предложенная модель имеет низкий риск получения убытков на периоде в 1 год, что подтверждается отсутствием периодов с метрикой Accuracy менее 50 %, а также оценкой потенциальных доходов, которая на всех годовых периодах была выше 10 %. Проведенное исследование подчеркивает значимость интеграции математического программирования и машинного обучения для повышения точности и эффективности торговых стратегий на фондовых рынках. Данная работа может представлять интерес для профессиональных трейдеров, исследователей данных, студентов экономических и технических специальностей, а также всех лиц заинтересованных в теме инвестиций и машинного обучения.
В статье рассматривается проблема автоматизации процесса составления типовых документов по информационной безопасности, такие как положения, инструкции, регламенты и пр. Отмечено, что в большинстве малых российских организаций в штате отсутствует специалист по информационной безопасности, поэтому является актуальной задача разработки сервиса по генерации типовых документов для представителей малого бизнеса. Авторами проведен патентный поиск и анализ предметной области, что подтвердило гипотезу об актуальности поставленной проблемы. В рамках данной работы была предпринята попытка структурировать и систематизировать имеющиеся требования к разработке нормативных документов по информационной безопасности, а также сформулировать тот перечень документов, которые может быть типизирован. На основании данной работы были разработаны требования к программному обеспечению, а также проектные диаграммы и алгоритм работы программного продукта.
Рассмотрен ряд условий и особенностей применения методов определения нечетких отношений предпочтения в сочетании с алгоритмами анализа и сравнения недоминирующих альтернатив в интересах формулировки оптимального состава и номенклатуры системы показателей качества информационного поиска на ресурсах современных дата-центров и электронных библиотек. Данный подход опирается на известные методы теории нечетких множеств, теории синтеза оптимальных систем, теории качества и традиционные методы классификации показателей существенных свойств сложных процессов, учитывающие аспекты релевантности, оперативности, адекватности и минимальной размерности результатов реализации поисковых запросов. Рас-смотрены этапы, физическая сущность и математические аспекты подходов, реализующих синтез оптимальной системы показателей релевантности процессов такого класса в условиях априорной неопределенности (нечет-кости) исходных данных. Практическое применение предложенного подхода позволит повысить объективность формулировки исходных данных для информационного поиска, достоверность определения состава множества оцениваемых параметров качества реализации поисковых запросов, создавая тем самым предпосылки для повышения эффективности процессов такого класса в целом.