Sunday 2 July 2017

A มีความเสี่ยงต่ำ หุ้น Trading สนับสนุนการตัดสินใจ ระบบ


กลยุทธ์การซื้อขายข่าวที่ใช้ Stefan Feuerriegel a, b ,. Helmut Prendinger ข. ประธานฝ่ายการวิจัยระบบสารสนเทศมหาวิทยาลัย Freiburg, 79098 Freiburg, Germany b สถาบันสารสนเทศแห่งชาติ (NII), 2-1-2 Hitotsubashi, Tokyo 101-8430, ประเทศญี่ปุ่นได้รับ 2 ธันวาคม 2015. แก้ไขวันที่ 29 มิถุนายน 2016. ยอมรับ 29 มิถุนายน 2016. วางจำหน่ายในวันที่ 4 กรกฎาคม 2556 ไฮไลต์การเปิดเผยข้อมูลทางการเงินเป็นแหล่งสำคัญในการตัดสินใจในด้านการเงิน การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของการเปิดเผยข้อมูลทางการเงินสามารถให้การสนับสนุนการตัดสินใจ เราออกแบบและเปรียบเทียบกลยุทธ์ต่างๆสำหรับการซื้อขายข่าว เหล่านี้สามารถมีประสิทธิภาพสูงกว่าเกณฑ์มาตรฐานของเราในแง่ของผลกำไร แต่ต้องเสียค่าใช้จ่าย แนวทางที่เป็นประโยชน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งจะได้รับการดูแลและเสริมสร้างการเรียนรู้ ความมหัศจรรย์ของตลาดอยู่ที่ข้อเท็จจริงที่ว่าข้อมูลที่กระจายตัวจะถูกประมวลผลทันทีและใช้เพื่อปรับราคาสินค้าบริการและสินทรัพย์ ตลาดการเงินมีประสิทธิภาพอย่างยิ่งเมื่อกล่าวถึงข้อมูลการประมวลผลข้อมูลดังกล่าวมักจะถูกฝังอยู่ในข่าวต้นฉบับที่ถูกตีความโดยนักลงทุน เมื่อเร็ว ๆ นี้นักวิจัยได้เริ่มพิจารณาความเชื่อมั่นในข่าวโดยอัตโนมัติเพื่ออธิบายการเคลื่อนไหวของราคาหุ้น ที่น่าสนใจเช่นนี้ความเชื่อมั่นที่เรียกว่าข่าวนี้ทำงานได้ดีในการอธิบายถึงผลตอบแทนของหุ้น ในบทความนี้เราออกแบบกลยุทธ์การซื้อขายที่ใช้ข่าวต้นฉบับเพื่อสร้างผลกำไรจากข้อมูลใหม่ ๆ ที่เข้าสู่ตลาด ดังนั้นเราจึงเสนอแนวทางในการตัดสินใจโดยอัตโนมัติโดยอาศัยการเรียนรู้ที่ได้รับการดูแลและเสริมสร้าง รวมกันเราแสดงให้เห็นว่าข้อมูลข่าวสามารถรวมเข้ากับระบบการลงทุนได้อย่างไร การตัดสินใจสนับสนุนข่าวการเงินกลยุทธ์การค้าการทำเหมืองข้อมูลข้อความการทำเหมืองแร่การวิเคราะห์ความรู้สึก 1. รูป 2. รูป 3. รูป 4. รูป 5. รูปที่ 6 ตารางที่ 3 7. Stefan Feuerriegel Stefan Feuerriegel เป็นงานวิจัยหลังปริญญาเอกที่ประธานฝ่ายวิจัยระบบข้อมูลของมหาวิทยาลัย Freiburg โดยเน้นการทำเหมืองข้อมูลข้อความและการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของข่าวการเงิน ก่อนหน้านี้เขาได้รับปริญญาเอกจากสถาบันการศึกษาเดียวกัน นอกจากนี้เขายังดำรงตำแหน่ง Master of Science in Simulation Sciences จากมหาวิทยาลัย RWTH Aachen University เขาเป็นผู้ร่วมวิจัยด้านสิ่งพิมพ์ใน European Journal of Operational Research, Optimization Engineering, วารสารการตัดสินใจระบบและระบบสนับสนุนการตัดสินใจ Helmut Prendinger Helmut Prendinger เป็นศาสตราจารย์แห่งสถาบันสารสนเทศแห่งชาติกรุงโตเกียวซึ่งเขาทำงานอยู่ในแผนกวิจัยเนื้อหาและสื่อดิจิทัล เขาดำเนินการวิจัยในด้าน 3D Internet การจำลองทางสังคมไซเบอร์การวิเคราะห์ข้อมูลตัวแทนเสมือนอินเทอร์เฟซแบบมัลติมีเดียและการรับรู้อารมณ์จากข้อความ เขาได้เผยแพร่เอกสารมากกว่า 200 ฉบับในวารสารและการประชุมที่ได้รับการตรวจสอบโดย peer-reviewed ผู้เขียนที่สอดคล้องกัน โทร 49 761 203 2395 แฟกซ์: 49 761 203 2416 2016 Elsevier B. V. สงวนลิขสิทธิ์ อ้างถึงบทความ () พอร์ทัล Infona ใช้คุกกี้ ได้แก่ สตริงข้อความที่บันทึกโดยเบราเซอร์ในอุปกรณ์ของผู้ใช้ พอร์ทัลสามารถเข้าถึงไฟล์เหล่านั้นและใช้เพื่อจดจำข้อมูลผู้ใช้เช่นการตั้งค่าที่เลือก (มุมมองหน้าจอภาษาอินเทอร์เฟซ ฯลฯ ) หรือข้อมูลการเข้าสู่ระบบ เมื่อใช้พอร์ทัล Infona ผู้ใช้ยอมรับการบันทึกอัตโนมัติและใช้ข้อมูลนี้เพื่อจุดประสงค์ในการดำเนินการพอร์ทัล ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้สามารถพบได้ในนโยบายความเป็นส่วนตัวและข้อกำหนดในการให้บริการ เมื่อปิดหน้าต่างนี้ผู้ใช้ยืนยันว่าได้อ่านข้อมูลเกี่ยวกับการใช้งานคุกกี้และยอมรับนโยบายความเป็นส่วนตัวและวิธีที่คุกกี้ถูกใช้โดยพอร์ทัล คุณสามารถเปลี่ยนการตั้งค่าคุกกี้ในเบราเซอร์ของคุณได้ INFONA - พอร์ทัลการสื่อสารทางวิทยาศาสตร์ระบบการสนับสนุนการตัดสินใจซื้อขายหุ้นที่มีความเสี่ยงต่ำความไม่แน่นอนคือลักษณะของการลงทุนในตลาดหุ้น วิธีการประเมินความไม่แน่นอนดำเนินการที่จำเป็นเพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงและการทำกำไรเป็นประเด็นสำคัญในระหว่างกระบวนการซื้อขายในตลาดหุ้น ในการศึกษาครั้งนี้ได้มีการสนับสนุนระบบสนับสนุนการตัดสินใจซึ่งสามารถวิเคราะห์ บริษัท ได้จากทั้งสองด้านของสภาพพื้นฐานและด้านเทคนิค ระบบสนับสนุนการตัดสินใจประกอบด้วยชุดของกฎและกลยุทธ์ที่สามารถประเมินสภาวะเศรษฐกิจโลกโดยการตรวจสอบตัวชี้วัดต่างๆและประเมินสภาพทางการเงินของ บริษัท โดยการตรวจสอบตัวชี้วัดประสิทธิภาพทางการเงินต่างๆเช่นกัน ระบบสนับสนุนการซื้อขายหลักทรัพย์ที่เสนอจะสามารถช่วยผู้ใช้ในการกำหนดระยะเวลาในการดำเนินการโดยยึดตามกฎและกลยุทธ์ที่กำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญและผู้เชี่ยวชาญมืออาชีพ คุณสามารถปรับขนาดตัวอักษรได้โดยการกดปุ่มรวมกัน: CONTROL เพิ่มขนาดตัวอักษรควบคุม ndash ลด font สำรวจหน้าโดยไม่ใช้เมาส์คุณสามารถเปลี่ยนองค์ประกอบที่ใช้งานได้บนหน้าเว็บ (ปุ่มและลิงค์) โดยการกดปุ่ม คีย์: TAB ไปที่องค์ประกอบถัดไป SHIFT TAB ไปที่องค์ประกอบก่อนหน้านี้การเงินโดยศูนย์แห่งชาติเพื่อการวิจัยและพัฒนาภายใต้การอนุญาตเลขที่ SPI17706510 โดยการวิจัยทางยุทธศาสตร์ทางวิทยาศาสตร์และโครงการพัฒนาทดลอง: SYNAT - ระบบสหวิทยาการสำหรับ Interactive Scientific และ Scientific-Technical Information. Automatic สต็อกระบบสนับสนุนการตัดสินใจขึ้นอยู่กับทฤษฎีกล่องและขั้นตอนวิธี SVM Qinghua Wen , Zehong Yang, Yixu Song, Peifa Jia ห้องทดลองสำคัญด้านเทคโนโลยีและระบบอัจฉริยะ, Tsinghua National Laboratory for Information Science และ Technology, ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี, Tsinghua University, Beijing 100084, China Available online 8 มิถุนายน 2552 การลงทุนในตลาดหุ้นถือเป็น เป็นระบบที่ซับซ้อนและไดนามิกที่มีชุดข้อมูลที่มีเสียงดังไม่เป็นนิ่งและวุ่นวาย ดังนั้นจึงเป็นที่ยอมรับกันดีว่าการจัดทำแบบจำลองราคาหุ้นและการพยากรณ์เป็นงานที่ท้าทาย งานจำนวนมากได้ทำในสาขานี้และในพวกเขาเทคนิคการคำนวณแบบนุ่มนวลได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ดี โดยทั่วไปงานส่วนใหญ่เหล่านี้สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท หนึ่งคือการคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตหรือราคาอื่นเพื่อสร้างระบบสนับสนุนการตัดสินใจที่สามารถให้สัญญาณ buysell บางอย่าง ในบทความนี้เราเสนอระบบการซื้อขายแบบอัจฉริยะแบบใหม่ตามการคาดการณ์กล่องสั่นโดยการรวมทฤษฎีกล่องสต็อคและอัลกอริทึมของเวคเตอร์เวกเตอร์ ทฤษฎีกล่องเชื่อว่าการซื้อหุ้นที่ประสบความสำเร็จโดยทั่วไปมักเกิดขึ้นเมื่อราคาสามารถแบ่งช่องการผันผวนออกเป็นกล่องใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในระบบระบบประมาณสองตัวแรกของ SVM ใช้เพื่อคาดการณ์ขอบเขตบนและขอบเขตล่างของกล่องการสั่นราคา จากนั้นจะมีการกำหนดกลยุทธ์การซื้อขายขึ้นอยู่กับการคาดการณ์ที่ถูกผูกไว้ 2 ข้อเพื่อทำการตัดสินใจซื้อขาย ในการทดสอบเราทดสอบระบบเกี่ยวกับรูปแบบการเคลื่อนย้ายสต็อคที่แตกต่างกันนั่นคือตลาดหมีและหมีและตลาดผันผวนและศึกษาการฝึกอบรมระบบและการเลือกช่วงเวลาของกล่องราคา การทดลองกับส่วนประกอบ 442 SampP500 แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพการทำงานที่น่าพอใจและระบบนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่ากลยุทธ์การซื้อและระงับ ข้อมูลการทำเหมืองข้อมูล Stock ระบบการซื้อขายหลักทรัพย์ทฤษฎีกล่องทฤษฎีสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์ Copyright copy 2009 Elsevier Ltd. สงวนลิขสิทธิ์ คุกกี้ใช้โดยไซต์นี้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดไปที่หน้าคุกกี้ Copyright 2017 Elsevier B. V. หรือผู้อนุญาตหรือผู้ให้สิทธิ์ ScienceDirect เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Elsevier B. V.Decision ในการซื้อขายหลักทรัพย์: การใช้ PROMETHEE ประเด็นสำคัญในการตัดสินใจในการซื้อขายหุ้นคือการเลือกหุ้นที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม เพื่อเลือกหุ้นที่เหนือกว่า (ทางเลือก) สำหรับการลงทุนจำนวนทางเลือกที่ จำกัด ต้องได้รับการจัดอันดับโดยพิจารณาจากเกณฑ์ที่หลากหลายและบางครั้งขัดแย้งกัน ดังนั้นเราจึงต้องเผชิญกับปัญหาการตัดสินใจแบบหลายกลุ่ม การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบจำลองการตัดสินใจเลือกหุ้นที่ดีกว่าในตลาดหลักทรัพย์และมีแบบจำลองเพื่อจัดโครงสร้างปัญหานี้ รูปแบบที่เสนอมีโครงสร้างสองเสาหลัก: การประเมินอุตสาหกรรมและการประเมินผลของ บริษัท ใช้วิธีการจัดลำดับความสำคัญสำหรับการประเมินคุณค่าการเสริมสร้าง (PROMETHEE) เพื่อแก้ปัญหา แบบจำลองนี้ได้ถูกนำมาใช้ในการซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์เตหะราน (TSE) ในรูปแบบจริงและมีการสำรวจจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อหาแนวทางในการประเมินอุตสาหกรรมและการประเมินผลของ บริษัท การประเมินความหลากหลายของ บริษัท การประเมินของ บริษัท PROMETHEE Tehran Stock Exchange (TSE) ผู้เขียนที่สอดคล้องกัน โทร 98 21 44801830 ลิขสิทธิ์ฉบับ 2006 Elsevier B. V. สงวนลิขสิทธิ์ คุกกี้ใช้โดยไซต์นี้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดไปที่หน้าคุกกี้ Copyright 2017 Elsevier B. V. หรือผู้อนุญาตหรือผู้ให้สิทธิ์ ScienceDirect เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Elsevier B. V.

No comments:

Post a Comment