Using artificial intelligence in analysing and predicting the development of stock prices of a subject company
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F75081431%3A_____%2F19%3A00001485" target="_blank" >RIV/75081431:_____/19:00001485 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Using artificial intelligence in analysing and predicting the development of stock prices of a subject company
Popis výsledku v původním jazyce
Traditional methods for price prediction are no longer enough, new applications and techniques, such as artificial neural networks, are coming to the forefront. The aim of the paper is to analyze and predict the evolution of the stock price of Unipetrol, a.s. on the Prague Stock Exchange using artificial neural networks. Stock price data is available between January 2006 and April 2018.
Název v anglickém jazyce
Using artificial intelligence in analysing and predicting the development of stock prices of a subject company
Popis výsledku anglicky
Traditional methods for price prediction are no longer enough, new applications and techniques, such as artificial neural networks, are coming to the forefront. The aim of the paper is to analyze and predict the evolution of the stock price of Unipetrol, a.s. on the Prague Stock Exchange using artificial neural networks. Stock price data is available between January 2006 and April 2018.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
50200 - Economics and Business
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju
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
Sustainable Growth and Development of Economic Systems: Contradictions in the Era of Digitalization and Globalization, In: Contributions to Economics
ISBN
9783030117535
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
235-245
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham, Switzerland
Místo konání akce
Cham, Switzerland
Datum konání akce
1. 1. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—