Vorhersage von Mustern auf mehreren Ebenen bei unstrukturierten Finanzdaten - Kayode, Akinbode
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Die Vorhersage der Zukunft ist ein Aspekt bei der Entwicklung profitabler Daytrading-Strategien. Bei der technischen Analyse werden Preise, Volumina und andere Marktinformationen analysiert, während bei der Fundamentalanalyse die Fakten des Unternehmens, des Marktes, der Währung oder des Rohstoffs untersucht werden. Die meisten großen Maklerunternehmen, Handelsgruppen oder Finanzinstitute verfügen in der Regel sowohl über ein Team für technische Analyse als auch für Fundamentalanalyse. Die technische Analyse wird in der Forschungsarbeit berücksichtigt. In dieser Forschungsarbeit wird ein auf…mehr

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Produktbeschreibung
Die Vorhersage der Zukunft ist ein Aspekt bei der Entwicklung profitabler Daytrading-Strategien. Bei der technischen Analyse werden Preise, Volumina und andere Marktinformationen analysiert, während bei der Fundamentalanalyse die Fakten des Unternehmens, des Marktes, der Währung oder des Rohstoffs untersucht werden. Die meisten großen Maklerunternehmen, Handelsgruppen oder Finanzinstitute verfügen in der Regel sowohl über ein Team für technische Analyse als auch für Fundamentalanalyse. Die technische Analyse wird in der Forschungsarbeit berücksichtigt. In dieser Forschungsarbeit wird ein auf HMDM basierendes System zur Vorhersage von Börsentrends und EHHMM zur Vorhersage zukünftiger Trends der CBOE und nigerianischer 7up-Abfüllunternehmen vorgestellt. Die Merkmale werden aus den historischen CBOE-Schlusskursdaten extrahiert. Die extrahierten Merkmale werden verwendet, um die Vorhersage zu erstellen. HHMMs sind nützlich bei Anwendungen, die sich mit Sequenzen von Symbolen befassen. Die Studie zeigt, dass das EHMDM-basierte System genauer ist als das HMDM-basierte System. Es wurde festgestellt, dass das EHMDM in Kombination mit dem EST-Vorhersagesystem eine bessere Genauigkeit aufweist. Das HMDM-System in Kombination mit dem MAT-Vorhersagesystem mit versteckten Zuständen ergab eine geringere Genauigkeit.
Autorenporträt
Akinbode Kayode Babatunde formou-se no departamento de informática da Universidade de Ilorin com B.Sc (Segunda classe mais baixa). Fiz o meu mestrado e doutoramento na Universidade de Ibadan. O meu campo de interesse é a aprendizagem de máquinas, mineração de dados e inteligência artificial.