I Ogólnopolskie Seminarium Naukowe „Uczenie maszynowe w ekonomii i finansach” - UMEF 2021

Program

 

2021-09-07

Sesja 1 przewodniczący sesji: dr hab. Tomasz Wachowicz
9:00-9:25 Randomizowane sieci neuronowe jako modele prognostyczne dr hab. inż. Grzegorz Dudek  
9:25-9:50 Prognozowanie zmienności z wykorzystaniem złożonych modeli neuronowych dr hab. inż Krzysztof S. Targiel  
9:50-10:15 The comparison of LSTM in algorithmic investment strategies on BTCUSD and S&P500 index on various frequencies dr Paweł Sakowski, dr hab. Robert Ślepaczuk, mgr Jakub Michańków,  
Sesja 2 przewodniczący sesji: dr hab. Robert Ślepaczuk
10:30-10:55 Natural Language Understanding for Chatbots Dan Marinescu, Conversational AI – NLU Architect, SAP France
 
10:55-11:20 Modelowanie portfolio inwestycyjnego: droga do wdrożenia badań naukowych Maria Knorps, DataGems  
11:20-11:45 Prognozowanie sprzedaży z wykorzystaniem uczenia maszynowego - metody i wyzwania Maciej Rubczyński, TIDK  
11:45-12:10 Feature store, czyli zarządzanie cechami modelu w dużej skali Tomasz Sienkiewicz, TIDK  
Sesja 3 przewodniczący sesji: dr hab. inż. Grzegorz Dudek
12:25-12:50 Budowa systemu handlu algorytmicznego na podstawie modelowania stanowego z uwzględnieniem analizy trendu dr inż. Michał Stasiak  
12:50-13:15 Wykorzystanie metod uczenia nadzorowanego w procesie oceny działalności spółek kapitałowych mgr Aleksandra Szymura  
13:15-13:40 Pandemia a psychologiczne reakcje inwestorów mgr Joanna Michalak, prof. Tomasz Kruszewski  
Sesja 4 przewodniczący sesji: prof. Józef Stawicki
15:00-15:25 Analiza zależności przyczynowych między stopami zmian indeksów giełdowych a wolumenem obrotów dr hab. prof. UMK Witold Orzeszko  
15:25-15:50 Prognozowanie stóp zwrotu indeksów giełdowych z wykorzystaniem modeli uczenia maszynowego mgr Marcin Stawarz  
15:50-16:15 Selekcja zmiennych z wykorzystaniem modelu regresji wielorakiej i wybranych metod uczenia maszynowego mgr Małgorzata Grządzielewska  

 

16.15-16:30 Zakończenie Seminarium

Streszczenia referatów

Konferencja w Toruniu