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IMPLEMENTIERUNG VON SYSTEMEN ZUR ZEITREIHENPROGNOSE MITTELS NEURONALER NETZE UND EVOLUTIONARER ALGORITHMEN IN JAVA UND ANWENDUNG DIESER SYSTEME AUF KAPITALMARKTDATEN

marzo 8, 2021

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ISBN: 9783668742581 Géneros: KJ Sinópsis: Diplomarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften Wirtschaftsingenieurwesen Note 13 Hochschule Karlsruhe Technik und Wirtschaft Institut fur Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren AIFB Sprache Deutsch Abstract Die vorliegende Arbeit ist in 8 Kapitel gegliedert Das dem einleitenden Kapitel 1 folgende Kapitel 2 beschaftigt sich mit der Thematik „neuronale Netze Nach einer kurzen Einfuhrung einem historischen Uberblick und der Verbindung zu dem biologischem Vorbild folgt eine Darstellung des Aufbaus von simulierten kunstlichen neuronalen Netzen Das letzte Unterkapitel 28 beschaftigt sich schließlich mit dem „Lernen in neuronalen Netzen Es enthalt eine Unterscheidung der Arten des Lernens sowie anschließend eine formale Darstellung von einigen bedeutenden Lernregeln Kapitel 3 behandelt kurz den Nutzen und den Aufbau evolutionarer Algorithmen bevor im Anschluss daran deren Eigenschaften und Entwicklung erklart werden Im Kapitel 4 werden einige Grundlagen zum Bereich Finanzprognosen dargestellt Es wird sowohl auf Renditegenerierungsprozesse als auch auf die Markteffizienzthesen von Fama die technische und fundamentale Analyse sowie die nichtlineare Analyse von Finanzmarkten eingegangen Im sich anschließenden Kapitel 5 werden drei bestehende Ansatze neuronaler Netze im Bereich der Finanzwirtschaft vorgestellt bevor im Kapitel 6 Moglichkeiten und Probleme der reinen Zeitreihenprognose mittels NN erortert werden In den in Kapitel 7 vorgestellten in JAVA realisierten Prognosetools wird die reine Zeitreihenprognose bzw technische Zeitreihenanalyse verwendet im Gegensatz zu Prognosetechniken welche verschiedene weitere okonomische Faktoren benutzen Diese Beschrankung musste gemacht werden um nicht den Rahmen der hier vorliegenden Arbeit zu sprengen Nach einer Erklarung der Struktur der verwendeten neuronalen Netze auf denen die Prognosetools aufbauen folgt eine Darstell
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