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”

Methodology for Elliott waves pattern recognition

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F13%3AA14017TQ" target="_blank" >RIV/61988987:17310/13:A14017TQ - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Methodology for Elliott waves pattern recognition

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The article is focused on an analysis and pattern recognition in time series, which are fractal in nature. The proposal methodology is based on an interdisciplinary approach that combines artificial neural networks, analytic programming, Elliott wave theory and knowledge modelling. The heart of the methodology are a methods, which is able to recognize Elliott waves structures including their deformation in the charts and helps to more efficient prediction of its trend. The functionality of the proposedmethodology was validated in experimental simulations, for whose implementation was designed and created an application environment. Experimental simulations have shown that the method is usable to a wider class of problems than the theory itself allowsonly Elliott waves.This paper introduces a methodology that allows analysis of Elliot wave?s patterns in time series for the purpose of a trend prediction.

  • Název v anglickém jazyce

    Methodology for Elliott waves pattern recognition

  • Popis výsledku anglicky

    The article is focused on an analysis and pattern recognition in time series, which are fractal in nature. The proposal methodology is based on an interdisciplinary approach that combines artificial neural networks, analytic programming, Elliott wave theory and knowledge modelling. The heart of the methodology are a methods, which is able to recognize Elliott waves structures including their deformation in the charts and helps to more efficient prediction of its trend. The functionality of the proposedmethodology was validated in experimental simulations, for whose implementation was designed and created an application environment. Experimental simulations have shown that the method is usable to a wider class of problems than the theory itself allowsonly Elliott waves.This paper introduces a methodology that allows analysis of Elliot wave?s patterns in time series for the purpose of a trend prediction.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • 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 27th European Conference on Modelling and Simulation ECMS 2013

  • ISBN

    978-0-9564944-6-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    918

  • Strana od-do

    349-354

  • Název nakladatele

    European Council for Modelling and Simulation

  • Místo vydání

    Sbr.-Dudweiler, Germany

  • Místo konání akce

    Aalesund, Norway

  • Datum konání akce

    27. 5. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku