Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Artificial Intelligence Model as a Decision Support for Investing in Financial Products

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26510%2F20%3APU137117" target="_blank" >RIV/00216305:26510/20:PU137117 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Artificial Intelligence Model as a Decision Support for Investing in Financial Products

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Předložený příspěvek se zabývá aplikací modelu umělé inteligence na finančních trzích. Konkrétně je zvolen hybridní model založený na fuzzy logice a umělých neuronových sítí. Neuro-fuzzy model je následně aplikován na akcie burzovně obchodovaných fondů na americkém a evropském trhu. Na základě čtyř vstupních proměnný a pěti atributů jsou pomocí neuronových sítí stanovena báze pravidel. Množství pravidel je následně sníženo pomocí fuzzy klastrování. Výstupem je model sloužící jako podpora rozhodování pro investora, zda investovat do akcií burzovně obchodovaných fondů či nikoliv

  • Název v anglickém jazyce

    Artificial Intelligence Model as a Decision Support for Investing in Financial Products

  • Popis výsledku anglicky

    This paper deals with the application of artificial intelligence model in financial markets. Specifically, a hybrid model based on fuzzy logic and artificial neural networks is chosen. The neuro-fuzzy model is then applied to the stock Exchange Traded Funds on the American and European stock markets. Based on four input variables and five attributes, the basis of rules is determined by neural networks. The amount of rules is then reduced by fuzzy clustering. The output is a model serving to support the decision-making for the investor whether or not to invest in the stocks of Exchange Traded Funds.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50202 - Applied Economics, Econometrics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2020

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů