Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Time series forecasting using the LSTM network

Pęczek Mateusz, Litawa Grzegorz

Journal of Engineering, Energy and Informatics

|

2021

|

No. 1

116--120

EN

Predicting time series is currently one of the problems that can be solved through the use of machine learning methods. A time series is a set of data points in which the sequence is measured at equal time intervals. Predicting the value of the time series can influence your decisions or help you achieve better results. Stock quotes are an example of a time series - the purpose of the created model is attempt to predict their value. One solution to the problem of predicting the results of the time series is the LSTM network. The network contains layered LSTM cells that have the ability to use previously observed relationships in the data set. The number of LSTM layers and cells in each layer is dependent on the designer and is selected based on expert knowledge. The results obtained from the model may seem correct and close to the real ones. Regardless of what values we get and how high the accuracy of the model will be, it should be remembered that stock prices are influenced by parameters and events that cannot be predicted. The predicted values obtained from the model should be treated as a guide or reference information. Stock quotes may change under the influence of geopolitical situations, company involvement, armed conflict or other random and unpredictable phenomenon, therefore, when making decisions, the results of the model should not be taken for granted.

PL

Przewidywanie szeregów czasowych jest obecnie jednym z problemów, które mogą zostać rozwiązane poprzez zastosowanie metod uczenia maszynowego. Szeregiem czasowym nazwiemy zbiór danych, w których pomiar odbywał się w jednakowych odstępach czasu. Przewidywanie wartości szeregu czasowego może wpłynąć na podejmowane decyzje lub pomóc w osiąganiu lepszych wyników. Przykładem szeregu czasowego są notowania giełdowe - celem utworzonego modelu jest próba przewidywania ich wartości. Jednym z rozwiązań problemu przewidywania wyników szeregów czasowych jest sieć LSTM. Sieć zawiera warstwowo ułożone komórki LSTM, które mają zdolność do wykorzystywania wcześniej zaobserwowanych zależności występujących w zbiorze danych. Liczba warstw i komórek LSTM w każdej warstwie jest zależna od projektanta i dobiera się ją w oparciu o wiedzę ekspercką. Wyniki otrzymane z modelu mogą wydawać się poprawne i zbliżone do rzeczywistych. Niezależnie od tego, jakie wartości otrzymamy i jak duża będzie dokładność modelu, należy pamiętać, że na notowania giełdowe wpływ mają parametry i zdarzenia, których nie da się przewidzieć. Wartości przewidywane, otrzymane z modelu, należy traktować jako pomoc lub informacje poglądowe. Notowania giełdowe mogą zmieniać się pod wpływem sytuacji geopolitycznej, upadku firmy, konfliktu zbrojnego lub innego losowego i niemożliwego do przewidzenia zjawiska, dlatego przy podejmowaniu decyzji nie należy traktować wyników modelu jako pewne.

2

Rozwój handlu gazem ziemnym na giełdzie energii w Polsce

Kowal I., Kaproń H.

Rynek Energii

|

2016

|

Nr 6

3--9

PL

Artykuł przedstawia zasady funkcjonowania publicznego rynku gazu w Polsce, opis instrumentów na nim funkcjonujących oraz zasady zawierania transakcji. Na podstawie analizy danych statystycznych pochodzących z TGE S.A. autorzy publikacji potwierdzili słuszność postawionej tezy mówiącej o tym, że wprowadzenie obligo gazowego wpłynęło na rozwój i liberalizację rynku gazu w Polsce.

EN

The paper presents the operation principles of the public gas market in Poland and the operating instruments and the rules of making transactions. Authors of this publication confirm the compulsory sale of gas via exchange transformed the gas market in Poland.

3

Stan przemysłu przetwórstwa tworzyw, elastomerów i gumy oraz powłok ochronnych w Polsce

Kubica S.

Chemik

|

2013

|

Vol. 67, nr 3

208-213

PL

W artykule przedstawiono opracowanie własne, w oparciu o dane Ministerstwa Gospodarki, Głównego Urzędu Statystycznego, Giełdy Papierów Wartościowych, czasopism: "Chemik", "Materiały Budowlane", "Elastomery", dotyczące stanu przemysłu przetwórstwa tworzyw,elastomerów i gumy oraz powłok ochronnych w Polsce, od drugiej połowy poprzedniej dekady do pierwszej połowy roku 2012. W analizie uwzględniono stan i tendencje w zakresie wybranych wyrobów przemysłu chemicznego, kondycji podmiotów, ich zyskowności i rentowności, poziomu zatrudnienia, średnich płac minimalnych brutto, poniesionych nakładów inwestycyjnych, handlu zagranicznego i notowań giełdowych wybranych spółek. Przedstawiono także zmiany obserwowane w publikacjach dziennika "Rzeczpospolita" - na Listach 2000 oraz 500 największych firm Europy Środkowo-Wschodniej oraz dziennika "Polityka" na "Liście 500". Na podstawie wyników podjęto próbę postawienia diagnozy stanu przemysłu przetwórstwa tworzyw, elastomerów i gumy oraz powłok ochronnych w Polsce.

EN

Information presented in the article is based on the data published by Ministry of Economy, Central Statistical Office, Stock Exchange, technical journals: "Chemik" (Chemist), "Materiały Budowlane" (Building Materials), "Elastomery" (Elastomers) covering the state of the industry of plastics processing, elastomers, rubbers and protective coatings in Poland from the period of the second half of previous decade till the first half of the year 2012. Presented analysis covered the state and the trends regarding chosen products of chemical industry, economical position of enterprises, their profitability, employment, average gross minimum wages, investment expenditures, foreign trade and stock quotes of selected companies. There were also described the current changes published by a daily "Rzeczpospolita" - in the "Lists of 2000 and 500" of the biggest companies from Central and Eastern Europe and by a weekly "Polityka" in the "List of 500". Basing on presented results, the attempt of estimation of the state of the industry of plastics processing, elastomers, rubbers and protective coatings in Poland was undertaken.

4

Co słychać w wielkim świecie papierniczego biznesu?

Wandelt P.

Przegląd Papierniczy

|

2006

|

R. 62, nr 1

13-16

5

Notowania spółek budowlanych na WGPW w I kwartale 2002 r

Sochacki M.

Materiały Budowlane

|

2002

|

nr 6

77-78