РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТА ПРИНЯТИЯ ЭФФЕКТИВНЫХ РЕШЕНИЙ В ОБЛАСТИ ИНВЕСТИРОВАНИЯ
Аннотация
В статье рассматриваются вопросы принятия эффективных решений об инвестировании в коммерческие счета и валюты. Для того, чтобы знать на сколько эти решения будут выгодны в долгосрочной перспективе, необходима специализированная информация: данные динамик роста, падения стоимости счетов и валют, аналитические сведения, при этом отсутствует единый источник, где эти данные будут накапливаться, систематизироваться и храниться.
Цель – создание инструмента для сбора и хранения параметров инвестиционных счетов для их анализа и принятия эффективных решений в области инвестирования.
Метод или методология проведения работы: в статье рассматривается способ, который реализует инструмент сбора специализированной информации инвестиционных счетов, для реализации используется: база данных Postgresql и язык программирования Python
Результат: разработан собственный уникальный инструмент, который реализует функции сбора и хранения информации по инвестиционным счетам. Область применения результатов: полученные данные, хранящиеся в базе данных, целесообразно использовать для выявления высокодоходных счетов и последующего инвестирования.
Скачивания
Литература
Список литературы
Гохберг Г.С. Информационные технологии: Учебник. М.: Academia, 2018. 474 c.
Батоврина Е.В. Информационные технологии в управлении предприятием // Теория и практика управления: новые подходы. М.: Университетский гуманитарный лицей, 2016. 217 с.
Бардовский В.П. Экономика. М.: Изд. Форум. Инфра-М, 2016. 672 с.
Басовский, Л.Е. Экономическая теория: учебник. М.: ИНФРА-М, 2016. 224 с.
Бевентер Э. Основные знания по рыночной экономике в восьми лекциях. Пер. с нем. М., 2016. 224 с.
Бедрина Е.Б., Козлова О.А. и др. Введение в экономическую теорию. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2016. 210 с.
Бойко И.П. Экономика для юристов / И.П. Бойко, Ф.Ф. Рыбаков. М.: Проспект, 2016. 272 с.
Бондарь А.В. Экономическая теория. Минск: БГЭУ, 2017. 477 с.
Овчаренко Н.А. Основы экономики, менеджмента и маркетинга. Учебник для бакалавров. М.: Дашков и Ко, 2020. 162 с.
Поликарпова Т.И. Основы экономики. Учебник и практикум для СПО. М.: Юрайт. 2019. 254 с.
Bakdash J. Z., Marusich L. R. Repeated measures correlation // Front. Psychol., 2017, vol. 8, 456. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00456
Berens, P. CircStat: A MATLAB toolbox for circular statistics // J. Stat. Softw., 2009, vol. 31(10), pp. 1–21.
McKinney W. Data structures for statistical computing in python. In S. van der Walt & J. Millman (Eds.) // Proceedings of the 9th python in science conference. 2010, pp. 51–56.
Pernet C.R., Wilcox R., Rousselet G.A. Robust correlation analyses: False positive and power validation using a new open source matlab toolbox // Front. Psychol., 2012, vol. 3, 606.
Rouder J. N., Speckman P. L., Sun D., Morey R. D., Iverson G. Bayesian t tests for accepting and rejecting the null hypothesis // Psychon. Bull. Rev., 2009, vol. 16(2), pp. 225–237.
References
Gokhberg G.S. Informatsionnye tekhnologii [Information Technology]. M.: Academia, 2018, 474 p.
Batovrina E.V. Teoriya i praktika upravleniya: novye podkhody [Theory and practice of management: new approaches]. M.: University Humanitarian Lyceum, 2016, 217 p.
Bardovskiy V.P. Ekonomika [Economy]. M.: Izd-vo Forum. Infra-M, 2016, 672 p.
Basovskiy, L.E. Ekonomicheskaya teoriya [Economic theory]. M.: INFRA-M, 2016, 224 p.
Beventer E. Osnovnye znaniya po rynochnoy ekonomike v vos’mi lektsiyakh [Basic knowledge of the market economy in eight lectures]. M., 2016, 224 p.
Bedrina E.B., Kozlova O.A. et al. Vvedenie v ekonomicheskuyu teoriyu [Introduction to economic theory]. Ekaterinburg: UGTU-UPI, 2016, 210 p.
Boyko I.P. Ekonomika dlya yuristov [Economics for lawyers] / I.P. Boyko, F.F. Rybakov. M.: Prospekt, 2016, 272 p.
Bondar’ A.V. Ekonomicheskaya teoriya [Economic theory]. Minsk: BGEU, 2017, 477 p.
Ovcharenko N.A. Osnovy ekonomiki, menedzhmenta i marketinga. Uchebnik dlya bakalavrov [Fundamentals of economics, management and marketing. Textbook for bachelors]. M.: Dashkov i Ko, 2020, 162 p.
Polikarpova T.I. Osnovy ekonomiki. Uchebnik i praktikum dlya SPO [Fundamentals of Economics. Textbook and workshop for open source software]. M.: Yurayt, 2019, 254 p.
Bakdash J. Z., Marusich L. R. Repeated measures correlation. Front. Psychol., 2017, vol. 8, 456. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.00456
Berens, P. CircStat: A MATLAB toolbox for circular statistics. J. Stat. Softw., 2009, vol. 31(10), pp. 1–21.
McKinney W. Data structures for statistical computing in python. In S. van der Walt & J. Millman (Eds.). Proceedings of the 9th python in science conference, 2010, pp. 51–56.
Pernet C.R., Wilcox R., Rousselet G.A. Robust correlation analyses: False positive and power validation using a new open source matlab toolbox. Front. Psychol., 2012, vol. 3, 606.
Rouder J. N., Speckman P. L., Sun D., Morey R. D., Iverson G. Bayesian t tests for accepting and rejecting the null hypothesis. Psychon. Bull. Rev., 2009, vol. 16(2), pp. 225–237.
Просмотров аннотации: 168 Загрузок PDF: 131
Copyright (c) 2022 Roman R. Krapivin, Gulnara A. Gareeva, Guzel R. Gumerova, Ruslan R. Basyrov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
