Объектом настоящего исследования являются алгоритмы и методы машинного обучения, и их применение в задачах прогнозирования временных рядов и анализа текста. В данном исследовании предложено применить модифицированную архитектуру рекуррентной нейронной сети (LSTM) для предсказания цены закрытия криптовалютных котировок на следующий день от текущего, а также, применить алгоритмы классификации, такие как: логистическая регрессия, Linear SVC, Gradient Boosting, для определения эмоциональной метки новостной записи для разработки стратегии прогнозирования точек входа и выхода из торговых позиций на рынке криптовалют. Исследование фокусируется на доказательстве того, что применение методов и алгоритмов машинного обучения для создания торговой стратегии для определения точек входа и выхода из торговой позиции, повысит эффективность процесса торговли, а также, ускорит процесс сбора и обработки аналитических данных для технического анализа рынка. Для обучения используемых моделей, разработаны и использованы программные средства (парсеры), с помощью которых извлекаются данные с криптовалютной торговой биржи Binance, а также, криптовалютной социальной сети CryptoPanic. Экспериментальные результаты показывают, что среднем автоматизированный процесс определения точек входа и выхода из торговых позиций быстрее в 2 раза чем при ручном определении, а количество сделок увеличится примерно на 17.5%. В итоге можно сделать вывод о том, что, используя передовые технологии возможно разработать инструмент для повышения эффективности торговли криптовалютой. / The object of this study is the algorithms and methods of machine learning, and their application in the problems of time series forecasting and text analysis. In this study, it is proposed to apply a modified architecture of a recurrent neural network (LSTM) to predict the closing price of cryptocurrency quotes the next day from the current one, and also to apply classification algorithms, such as: logistic regression, Linear SVC, Gradient Boosting, to determine the emotional label of a news entry to develop a strategy for predicting entry and exit points for trading positions in the cryptocurrency market. The study focuses on proving that the use of machine learning methods and algorithms to create a trading strategy to determine entry and exit points from a trading position will increase the efficiency of the trading process, as well as speed up the process of collecting and processing analytical data for technical market analysis. To train the models used, software tools (parsers) were developed and used, with the help of which data is extracted from the Binance cryptocurrency trading exchange, as well as the CryptoPanic cryptocurrency social network. Experimental results show that, on average, the automated process of determining entry and exit points from trading positions is 2 times faster than with manual determination, and the number of transactions will increase by about 17.5%. As a result, we can conclude that, using advanced technologies, it is possible to develop a tool to improve the efficiency of cryptocurrency trading.

No description available.

No description available.

Выпускная квалификационная работа состоит из введения, двух частей, заключения, списка использованных источников, приложения. В теоретической части представлены основные понятия, особенности, виды и формы обучения и способы взаимодействия между преподавателями и студентами, достоинства и недостатки традиционной и дистанционной форм обучения, мнения различных исследователей о проблемах взаимодействия в системе «преподаватель-студент». В практической части описывается общая характеристика объекта исследования, применяемые методы исследования, результаты опроса о взаимодействии между преподавателями и студентами, разработаны рекомендации для улучшения взаимоотношений между преподавателями и студентами Уральского федерального университета имени первого Президента России Б. Н. Ельцина. В заключении подведены итоги в соответствии с поставленными задачами. / The final qualifying work includes an introduction, two main parts, a conclusion, a reference list and an application. The theoretical part presents the basic concepts, features, types and forms of education and the ways of interaction between teachers and students, the advantages and disadvantages of traditional and distance learning, the various opinions of researchers on the problems of interaction in the «teacher-student» system. The practical part describes the general characteristics of the object of study, the research methods, the results of a survey concerning the interaction between teachers and students. The recommendations are given for improving the communication between teachers and students of the Ural Federal University named after the first President of Russia B. N. Yeltsin. The conclusion summarizes the results in accordance with the tasks set.

Современная лингвистика отличается широким разнообразием теоретических моделей, методов и приемов, помогающих расширить возможности изучения иностранных языков. Одной из таких моделей является теория лексического прайминга, которая находится на стыке когнитивной лингвистики, а также психолингвистики с элементами использования корпусных исследований. Теория лексического прайминга Майкла Хоуи может активно использоваться в процессе изучения иностранного языка в целях минимизации проблемы интерференции через многократное повторение в контексте, а также выработки способности к антиципации. Актуальность представленной работы определяется современными требованиями к построению уроков английского языка с использованием эффективных приемов для формирования читательской грамотности и умением работать с лексикой, сформированной в рамках личностно-ориентированного подхода. Объектом исследования является процесс обучения чтению на примере текстов по подготовке к ЕГЭ по английскому языку с использованием приемов, разработанных на основе теории лексического прайминга. Предмет – разработка и апробация приемов обучения чтению с использованием потенциала лексического прайминга. Цель работы: разработать и апробировать методические приемы обучения чтению с использованием эффекта лексического прайминга на примере текстов по подготовке к ЕГЭ по английскому языку. / Modern linguistics is distinguished by a wide variety of theoretical models, methods and techniques that help expand the possibilities of learning foreign languages. One of these models is the theory of lexical priming, which is at the intersection of cognitive linguistics, as well as psycholinguistics with elements of the use of corpus research. Michael Howe's theory of lexical priming can be actively used in the process of learning a foreign language in order to minimize the problem of interference through repeated repetition in the context, as well as to develop the ability to anticipate. The relevance of the presented work is determined by modern requirements for constructing English lessons using effective techniques for developing reading literacy and the ability to work with vocabulary formed within the framework of a student-oriented approach. The object of the study is the process of learning to read using the example of texts in preparation for the Unified State Exam in English using techniques developed on the basis of the theory of lexical priming. The subject of the study is the process of development and testing of methods for teaching reading using the potential of lexical priming. The purpose of the work: to develop and test methodological techniques for teaching reading using the effect of lexical priming using the example of texts in preparation for the Unified State Exam in English.

No description available.

No description available.

No description available.

No description available.

No description available.