Show simple item record

dc.contributor.advisorLuguzis, Artis
dc.contributor.authorBurmistris, Dāvis
dc.contributor.otherLatvijas Universitāte. Fizikas, matemātikas un optometrijas fakultāte
dc.date.accessioned2020-07-01T01:12:09Z
dc.date.available2020-07-01T01:12:09Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.other76681
dc.identifier.urihttps://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/51847
dc.description.abstractNeironu tīkli akciju tirgus prognozēšanā sāk spēlēt arvien lielāku lomu. Darbā tiks skatīta relatīvā spēka indeksa (RSI) ietekme akciju cenu prognozēšanā, izmantojot garas īslaicīgās atmiņas (LSTM) neironu tīklus. Mērķis ir noskaidrot, vai RSI, LSTM neironu tīklu ievadē, spēj uzlabot nākotnes akciju cenas prognozi.
dc.description.abstractNeural networks` role in stock market predictions has increased in recent years. This work looks at relative strength index (RSI) influence in stock market predictions using long short-term memory (LSTM) neural networks. The goal of the study is to find out if RSI, as an input of LSTM neural networks, can improve the quality of stock price predictions.
dc.language.isolav
dc.publisherLatvijas Universitāte
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectMatemātika
dc.subjectLSTM
dc.subjectneironu tīkli
dc.subjectgara īslaicīgā atmiņa
dc.subjectprognozēšana
dc.subjectRSI
dc.titleAkciju cenu prognozēšana, izmantojot Relatīvo Spēka Indeksu un LSTM neironu tīklus
dc.title.alternativeStock price prediction with Relative Strenght Index and LSTM neural networks
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record