|
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 |