Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

Surveying stock market forecasting techniques - part II: soft computing methods

Atsalakis Georgios, Valavanis, Kimon P

Απλή Εγγραφή


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/11ACFD4B-47B8-4F48-87D8-DCED808490C1-
Αναγνωριστικόhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417408004417-
Αναγνωριστικόhttps://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.07.006-
Γλώσσαen-
Μέγεθος10 pagesen
ΤίτλοςSurveying stock market forecasting techniques - part II: soft computing methodsen
ΔημιουργόςAtsalakis Georgiosen
ΔημιουργόςΑτσαλακης Γεωργιοςel
ΔημιουργόςValavanis, Kimon Pen
ΕκδότηςElsevieren
ΠερίληψηThe key to successful stock market forecasting is achieving best results with minimum required input data. Given stock market model uncertainty, soft computing techniques are viable candidates to capture stock market nonlinear relations returning significant forecasting results with not necessarily prior knowledge of input data statistical distributions. This paper surveys more than 100 related published articles that focus on neural and neuro-fuzzy techniques derived and applied to forecast stock markets. Classifications are made in terms of input data, forecasting methodology, performance evaluation and performance measures used. Through the surveyed papers, it is shown that soft computing techniques are widely accepted to studying and evaluating stock market behavior.en
ΤύποςPeer-Reviewed Journal Publicationen
ΤύποςΔημοσίευση σε Περιοδικό με Κριτέςel
Άδεια Χρήσηςhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
Ημερομηνία2015-11-08-
Ημερομηνία Δημοσίευσης2009-
Θεματική ΚατηγορίαNeural networken
Θεματική Κατηγορία Neuro-fuzzyen
Θεματική ΚατηγορίαSoft computing forecastingen
Θεματική ΚατηγορίαStock market forecastingen
Βιβλιογραφική ΑναφοράG. S. Atsalakis and K. P. Valavanis, "Surveying stock market forecasting techniques - part II: soft computing methods", Exp. Syst. Applic., vol. 36, no. 3, pp. 5932-5941, Apr. 2009. doi:10.1016/j.eswa.2008.07.006en

Υπηρεσίες

Στατιστικά