NEURAL NETWORK MODELS FOR PREDICTION OF STOCK MARKET DATA

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F63468352%3A_____%2F11%3A%230000134" target="_blank" >RIV/63468352:_____/11:#0000134 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

NEURAL NETWORK MODELS FOR PREDICTION OF STOCK MARKET DATA

Popis výsledku v původním jazyce

The article deals the possibility of using neural networks for data prediction. These data represent the values of the shares on the NASDAQ stock market and are used as training set of neural networks. In preparing model we use multiple time series. These series create a single test set compiled using the PHP language. To implementation the SNNS (Stuttgart Neural Network Simulator) simulator used in the Java version, which allows selection of different options for learning to achieve good values of global error.

Název v anglickém jazyce

NEURAL NETWORK MODELS FOR PREDICTION OF STOCK MARKET DATA

Popis výsledku anglicky

The article deals the possibility of using neural networks for data prediction. These data represent the values of the shares on the NASDAQ stock market and are used as training set of neural networks. In preparing model we use multiple time series. These series create a single test set compiled using the PHP language. To implementation the SNNS (Stuttgart Neural Network Simulator) simulator used in the Java version, which allows selection of different options for learning to achieve good values of global error.

Druh

O - Ostatní výsledky

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

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