Analysis of Financial Market Using Soft Computing Techniques
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26510%2F19%3APU133515" target="_blank" >RIV/00216305:26510/19:PU133515 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Analysis of Financial Market Using Soft Computing Techniques
Popis výsledku v původním jazyce
Soft computing is part of artificial intelligence containing fuzzy logic and artificial neural networks. Soft computing based systems are able to extract relevant information from large data sets by discovering hidden patterns in the data. The combination of these two techniques can provide an intelligent system with more ability and flexibility. Financial markets are becoming increasingly complex and demanding to predict stock price movements due to their non-linear and dynamic nature. The present study combines fuzzy c-means clustering and a neural network to support investment decisions in the ETF in the US stock market. The proposed model is designed to help investors identify profitable opportunities in stock markets.
Název v anglickém jazyce
Analysis of Financial Market Using Soft Computing Techniques
Popis výsledku anglicky
Soft computing is part of artificial intelligence containing fuzzy logic and artificial neural networks. Soft computing based systems are able to extract relevant information from large data sets by discovering hidden patterns in the data. The combination of these two techniques can provide an intelligent system with more ability and flexibility. Financial markets are becoming increasingly complex and demanding to predict stock price movements due to their non-linear and dynamic nature. The present study combines fuzzy c-means clustering and a neural network to support investment decisions in the ETF in the US stock market. The proposed model is designed to help investors identify profitable opportunities in stock markets.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
50206 - Finance
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 16th International Scientific Conference
ISBN
978-80-210-9338-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
201-209
Název nakladatele
Masaryk University
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
24. 6. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000503222600024