Новости

Стажер-исследователь ЦФИАнД Хазиев Глеб опубликовал статью "Detecting Social Stock Pumping in the Russian Equity Market Using Machine Learning" в журнале Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning. С полным текстом можно ознакомиться по ссылке:
https://www.oajaiml.com/archive/detecting-social-stock-pumping-in-the-russian-equity-market-using-machine-learning

Идёт сбор заявок на единый трек "магистратура-аспирантура", открыт до четверга 11 сентября, 18:00.требуется прикрепление к научному подразделению и рекомендация предполагаемого научного руководителя. при интересе - пишите Тепловой Т.В.

Ссылка на страницу курса Анализ данных и моделирование рынка криптоактивов:
https://github.com/Bakibak/cryptoDS

Курс по Питону (для проверки знаний):
https://stepik.org/course/58852/promo

Книги ЦФИАнД:
https://fmlab.hse.ru/openbooks

Задание по базам данных и шаблон для его выполнения по МНИС, а также инструкции-подсказки по работе с базами данных:
https://fmlab.hse.ru/mnisfrfi1

Материалы к учебным курсам (включая лекцию по курсу Анализ данных и моделирование криптоактивов):
https://fmlab.hse.ru/method/learning_materials

Список доступных для выбора ИПС:
https://fmlab.hse.ru/method/learning_materials

Почта Тепловой Т.В.: tteplova@hse.ru

Загрузите до 7 сентября 23:59 копию выпускного диплома или сертификат об успешном прохождении курса Питон в гугл-форму по QR-коду в https://github.com/Bakibak/cryptoDS

18 сентября в 11.00 состоится защита диссертации В. Баклановой по теме "Моделирование влияния сентимента на биржевые характеристики криптоактивов" (Modelling the influence of sentiment on the stock characteristics of cryptoassets).

Соискатель:Бакланова Валерия Сергеевна
Руководитель:Теплова Тамара Викторовна (др. работы под рук-вом)

Диссертационное исследование посвящено анализу влияния метрик сентимента инвесторов на пять биржевых характеристик криптовалюты Bitcoin, а также на суммарный объем дневных продаж NFT-активов. В  работе предложены авторские индексы сентимента RedditSI и NFT Hype Index для рынков Bitcoin и NFT соответственно. Индексы были построены на текстовых данных из социальных сетей с применением методов обработки естественного языка (NLP). RedditSI показал значимое влияние на биржевые характеристики BTC согласно всем рассмотренным методам статистического и событийного анализа, доказав, что может выступать в качестве полноценного индикатора настроений инвесторов на рынке ведущей криптовалюты. NFT Hype Index использовался в качестве одного из признаков при моделировании рынка NFT алгоритмами машинного обучения. Все подходы объяснимого искусственного интеллекта продемонстрировали превосходство NFT Hype Index над другими известными индексами сентимента при прогнозировании объема продаж NFT-токенов. Полученные результаты подтверждают гипотезу о том, что динамика рынков криптоактивов во многом определяется настроениями инвесторов в социальных сетях, выраженных через индексы сентимента.

ТЕКСТ по ссылке  https://www.hse.ru/sci/diss/1011449663