Поздравляем Валерию Бакланову с успешной защитой кандидатской диссертации!
Поздравляем Валерию Бакланову с успешной защитой кандидатской диссертации по теме "Моделирование влияния сентимента на биржевые характеристики криптоактивов" под руководством проф., д.э.н. Тепловой Тамары Викторовны.
С текстом диссертации можно ознакомиться по ссылке:
https://www.hse.ru/sci/diss/1011449663
Публикации, в которых излагаются основные результаты диссертации:
1) Teplova T., Kurkin A., Baklanova V. Investor sentiment and the NFT market: prediction and interpretation of daily NFT sales volume (смотреть на сайте журнала)
2) Baklanova V., Kurkin A., Teplova T. Investor sentiment and the NFT hype index: to buy or not to buy? (смотреть на сайте журнала)
3) Erlygin L., Zholobov V., Baklanova V., Sokolovskiy E., Zaytsev A. Surrogate uncertainty estimation for your time series forecasting black-box: learn when to trust (смотреть на сайте журнала)
4) Baklanova V. The relationships between RedditSI and BTC exchange characteristics: do Reddit users still control the market? (смотреть на сайте журнала)
Вебинар по API для базы Wind 18 сентября
Многие на факультете уже успели воспользоваться базой данных WIND, доступ к которой у нас появился в прошлом году. За год использования стало понятно, что стандартных инструментов не всегда достаточно для сбора данных в нужном объёме. Поэтому сейчас рассматривается вариант подключения Wind API, что позволило бы обращаться к базе данных эффективнее.
Для оценки потенциального интереса и удобства использования API пройдёт вебинар 18 сентября в 16:00. Представитель компании расскажет об ИИ-инструментах, и о Wind API. Если Вам это интересно и полезно, просим Вас принять участие в этом вебинаре. По его итогам будет собрана обратная связь, полезная для принятия окончательного решения о закупке Wind API. Регистрация на вебинар по ссылке.
С уважением,
Александр Осовский,
Аналитик факультета экономических наук
Покровский бульвар, д. 11, ауд. T603
Опубликована статья стажера-исследователя ЦФИАнД Хазиева Глеба
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
Сбор заявок на единый трек
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.
Информация по учебным материалам (ссылки на страницы курсов, книги и пр.)
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
Защита диссертации Баклановой В.С. 18 сентября в 11.00
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