Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "prognozowanie giełdy" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Klasyfikator liniowy typu CPL uwzględniający koszty błędów klasyfikacji jako narzędzie prognozowania giełdy
    Cost-sensitive cpl linear classifier as a market prediction tool
    Autorzy:
    Krawczuk, Jerzy
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453281.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    klasyfikator liniowy
    prognozowanie giełdy
    funkcje typu CPL
    linear classifier
    market prediction
    CPL function
    Opis:
    Jeden z rodzajów eksploracji danych – klasyfikacja – może zostać użyty do prognozowania zmian cen na giełdzie. W najprostszym scenariuszu możemy klasyfikować dane giełdowe do jednej z dwóch klas: wzrostów bądź spadków. W standardowym podejściu przy budowie klasyfikatora maksymalizowana jest ilość prawidłowo sklasyfikowanych obiektów, jednak dla danych giełdowych lepszym wyznacznikiem jakości modelu może być osiągnięty zysk. W artykule tym opisano klasyfikator liniowy oparty o wypukłe i odcinkowo-liniowe funkcje kary (CPL) maksymalizujący wartość zysku.
    One kind of data mining – classification – can be used for purpose of predicting changes in market prices. In the simplest scenario we can classify every daily market move as one of two classes: increases or decreases. The standard approach to building a classifier is to optimize correctly classified instances (market moves). However, in the case of predicting the stock market, a better measure of model quality could be a potential profit. This article describes such an approach (cost-sensitive classification) for a linear classifier based on a convex and piecewise-linear penalty function (CPL).
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2011, 12, 2; 232-240
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forecasting stock index movement direction with CPL linear classifier
    Prognozowanie kierunku zmiany indeksów giełdowych za pomocą klasyfikatora liniowego typu CPL
    Autorzy:
    Krawczuk, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341077.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    klasyfikator liniowy
    prognozowanie giełdy
    funkcje wypukłe
    funkcje odcinkowo-liniowe
    market forecast
    market prediction
    linear classifier
    Opis:
    Stocks, indexes, commodities, and precious metals price prediction is a difficult task where many approaches are used: traditional technical analysis, econometric time series or modern data mining techniques. One particular data mining technique - linear classifier is described in this article. Prediction based on linear classifier is done using current market state, which can be described by various data sets (attributes, features). The simplest form of this model could use data from yesterday’s price movement. Advanced models are using more historical price movements. Very advanced models include various historical price movements for indexes from other countries and other instruments like currencies, commodities, etc. Using more features requires extended time to estimate model parameters.We build the linear classifier models by the minimisation of a convex and piecewise-linear function which is very efficient comparing to other functions. Computational costs for building the model are similar to linear programming. We also use feature selection method called RLS. Those techniques allow us to explore data with many features. Four scenarios are considered, in each scenario a different amount of market data is used to create a model. In the simplest scenario only one day’s change in price is taken, in the most complicated one 421 historical prices of 43 different instruments are taken. Best results were achieved by using middle range of 52 attributes. In this scenario, the model was right 53.19% times. Meaning the directions of daily change in S&P500 index (up or down) were predicted correctly. This doesn’t seem a lot, but if those predictions would have been used for investing, they could produce a total profit of 77% in the tested time period from November 2008 to March 2011 (2 years 4 months), or an average of 28% per year.
    Prognozowanie cen akcji i wartośsci indeksów giełdowych jest zadaniem trudnym, dla którego użzywanych jest wiele różnych podejść. Artykuł ten przedstawia wprowadzenie do pewnych standardowych technik. Przedstawiona została tradycyjna analiza techniczna, ekonometryczne modele szeregów czasowych oraz współczesne metody eksploracji danych. Jedna z metod eksploracji danych, klasyfikator liniowy został przedstawiony bardziej szczegółowo. Został on użyty w przeprowadzonym eksperymencie do prognozowania wartości indeksu giełdy amerykańskiej. Prognozowanie takie oparte jest o dane opisujące obecny stan giełdy. Stan giełdy można opisać różną ilością danych (atrybutów, cech). W najprostszym przypadku może to być tylko jednodniowa zmiana ceny prognozowanego indeksu. W bardziej rozbudowanym modelu można użyć wielu cen historycznych. W modelu jeszcze bardziej rozbudowanym można użyć danych z innych giełd, kursów walut, cen towarów jak np. ropa. Użycie dużej ilości danych wymaga dłuższego czasu obliczeń parametrów modelu. W prezentowanym podejściu klasyfikator liniowy budowany jest w oparciu o minimalizację wypukłej i odcinkowo-liniowej funkcji kryterialnej. Metoda ta jest bardzo wydajna o koszcie zbliżonym do programowania liniowego. Dodatkowo użyta została metoda selekcji cech RLS. Techniki te pozwoliły na efektywną eksplorację danych o wielu wymiarach. W artykule przedstawiono cztery scenariusze o różnej ilości danych opisujących giełdę. W najprostszym użyto tylko jednej danej, w najbardziej rozbudowanym 421 danych o 43 instrumentach finansowych. Najlepsze wyniki uzyskano dla pośredniego modelu o 52 cechach, w którym model przewidział prawidłowo 53.19% kierunków dziennych zmian indeksu S&P500. Otrzymany wynik nie wydaje się być wysoki, jednak gdyby inwestowano w indeks zgodnie z modelem zysk z takich inwestycji wyniósłby 77% w okresie od października 2008 do marca 2011, dając średnio 28% zysku rocznie.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2011, 7; 47-58
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies