Analyse und Prognose ökonomischer Zeitreihen: neuronale Netze zur Aktienkursprognose
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Saarbrücken
VDM
2008
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 149 S. graph. Darst. |
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| adam_text | * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * P R O B
L E M D O M AE N E 3 * 2.1 D A T E N B E S C H R E I B U N G 3 *
2.2 C H A O S T H E O R I E . . . . 6 * 2.3 R A N D O M - W
A L K - H Y P O T H E S E 7 * 2.4 T H E O R I E D E R I N F
O R M A T I O N S E F F I Z I E N T E N M AE R K T E 9 * 2.5 M E
T R I K E N F UE R D I E P R O G N O S E Q U A L I T AE T 12*
3 B A C K P R O P A G A T I O N - N E T Z E 1 9 * 3.1 F U N K T
I O N S W E I S E U N D A U F B A U . 20* 3.1.1 S T R U K T U R
U N D T O P O L O G I E 2 0 * 3.1.2 B A C K P R O P A G A T
I O N - L E R N A L G O R I T H M U S . 22* 3.2 T R A I N I N G S
A B B R U C H U N D O V E R F I T T I N G 25* 3.3 A U F B E R E
I T U N G D E R T R A I N I N G S D A T E N 26* 3.3.1 N O R M I
E R U N G D E R D A T E N . . 26* 3.3.2 B E H A N D L U N G
V O N S T A T I S T I S C H E N A U S R E I SS E R N 2 7 *
3 . 4 M O D I F I K A T I O N E N D E S K L A S S I S C H E N
A N S A T Z E S 28* 3.4.1 I N I T I A L I S I E R U N G D E R
K A N T E N G E W I C H T E . 29* 3.4.2 A D D I T I O N E I
N E S M O M E N T U M T E R M S . . 31* 3 . 4 . 3 D E L T A
- B A R - D E L T A L E R N R A T E N A D A P T I O N . 3 2 *
3.4.4 D E L T A - B A R - D E L T A M I T E X P O N E N T I E L
L E R V E R G R OE SS E R U N G 3 3 * 4 EVOLUTIONSSTRATEGIEN 35
4.1 FUNKTIONSWEISE . 36 4.2 EVOLUTIONAERE OPERATOREN. 37 4.2.1 MUTATION
.... 38 4.2.2 REKOMBINATION 39 4.3 POPULATIONSUEBERGANG . 40 5
DATENVORVERARBEITUNG 43 5.1 INDIKATOREN AUS DEM FINANZSEKTOR 43 5.2
TRENDBEREINIGUNG 45 5.3 SYNCHRONISATION. 48 5.4 TIMELAG-STRUKTUREN 51 6
* DATENANALYSE 53 6.1 ANALYSEVERFAHREN ...... 55 6.1.1
KORRELATIONSANALYSE 56 6.1.2 DELTA-TEST ...... 57 6.1.3 AVERAGE MUTUAL
INFORMATION 58* 6.1.4 SIGNUMPARITAET . 60* 6.2 ANALYSEDURCHFUEHRUNG 60*
6.3 6.3.1 TRANSFORMATIONEN. 64 6.3.2 BESTIMMUNG DES OPTIMALEN
TRAININGSZEITRAUMS* 68 6.3.3 AUSWAHL DER RELEVANTEN EINFLUSSGROESSEN* 75 7
PROGNOSEUNTERSUCHUNG* 83 7.1 OPTIMIERUNG DURCH EVOLUTIONSSTRATEGIEN* 83
7.1.1 KODIERUNG DER POPULATION.* 84 7.1.2 KODIERUNG DER INDIVIDUEN.* 86
7.1.3 FITNESSFUNKTION .....* 87 7.2 TRAINING DER NEURONALEN NETZE* 89
ANALYSEERGEBNISSE . . 63 7.3 AUSWERTUNG DER PROGNOSEUNTERSUCHUNGEN*
91* 7.3.1 UMFANG DES TRAININGSZEITRAUMS* 92* 7.3.2 EINFLUSS DES
LERNALGORITHMUS* 95* 7.3.3 ROLLE DER NORMIERUNG . . . .* 100* 7.3.4
AUSWAHL DER EINFLUSSFAKTOREN* 102* 7.4 ERGEBNISSE IM UEBERBLICK . . . . .
. .* 104* 8* FAZIT 111* A DATENVORVERARBEITUNG 115* AL TYPISCHE
INDIKATOREN AUS DEM FINANZSEKTOR . 115* AU GLEITENDER DURCHSCHNITT 115*
AL.2 MOMENTUM . . 115* A.L.3 TRENDOSZILLATOR* 116* A.L.4 RELATIVE STAERKE
116* AL.5 RELATIVE-STAERKE-INDEX 117* AL.6 OVERBOUGHT/OVERSOLD-OSZILLATOR
117* A.L.7 MOVING AVERAGE CONVERGENCE/DIVERGENCE TRADING METHODE. 118*
B* DATENANALYSE 121* C* PROGNOSEUNTERSUCHUNGEN 129* CL UMFANG DES
TRAININGSZEITRAUMS . 129* C2 EINFLUSS DES LERNALGORITHMUS 131* C3 ROLLE
DER NORMIERUNG .... 135* C4 AUSWAHL DER EINFLUSSFAKTOREN 141*
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