Finanzprognosen mit neuronalen Netzen: eine Einführung mit Anleitung
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| Published: |
München
Vahlen
1995
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Vorwort V
Über die Möglichkeit von Finanzprognosen 1
1. Neuronale Netze im Vergleich mit anderen Computer¬
programmen 9
1.1 Fähigkeit zum Lernen und zur Generalisierung 10
1.2 Fehlertoleranz 12
1.3 Schnelligkeit statt Präzision 12
2. Neuronale Netze in der Praxis 13
2.1 Hard und Softwareanforderungen für Neuronale
Netze 13
2.2 Aufbau eines Neuronalen Netzes 15
3. Trainigsdaten für Neuronale Netze 21
3.1 Auswahl der Daten 21
3.1.1 Märkte und Instrumente 21
3.1.2 Markttechnische Indikatoren 24
3.1.3 Fundamentale Marktindikatoren 25
3.1.4 Fundamentale Aktiendaten 29
3.1.5 Stimmungsparameter 30
3.1.6 Gewichtung der Parameter 32
3.1.7 Prognosezeitraum 35
3.1.8 Datenumfang 36
3.2 Datenbeschaffung 38
3.3 Datenaufbereitung 40
4. Entwerfen eines Neuronalen Netzes 47
4.1 Anzahl der Neuronen 48
4.2 Ausgabe des Neuronalen Netzes 50
4.3 Anzahl der Schichten des Neuronalen Netzes 50
5. Trainieren eines Neuronalen Netzes 53
5.1 Voreinstellungen 53
5.2 Der Trainingsprozeß 56
6. Analyse eines Neuronalen Netzes 61
VIII Inhaltsverzeichnis
7. Beispiele für trainierte Neuronale Netze 65
8. Optimierung eines trainierten Neuronalen Netzes 83
9. Aktivierungszustände von Neuronen 87
9.1 Berechnung der Aktivierungszustände an den
Eingangsneuronen 88
9.2 Die logistische Aktivierungsfunktion 90
9.3 Weitere Aktivierungsfunktionen 91
10. Fehlerberechnung und Korrektur Lernen in Neuronalen
Netzen 95
10.1 Gradientenabstiegsverfahren und Fehlerrückführung . 95
10.2 Andere Lernverfahren 97
10.3 Analyse eines trainierten Neuronalen Netzes mit
unbekanntem Aufbau 102
11. Neuronale Netze und technische Marktanalyse 107
Über die breite Anwendung Neuronaler Netze 109
Anhang 111
Glossar 115
Literaturverweise 127
Sachverzeichnis 133
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