Vorhersage kurzfristiger Aktienkursrenditen - Entwicklung eines maschinellen Lernverfahrens
6 Angebote vergleichen
Preise | 2013 | 2014 | 2015 | 2019 |
---|---|---|---|---|
Schnitt | € 53,91 | € 58,00 | € 58,00 | € 58,00 |
Nachfrage |
1
Symbolbild
Vorhersage kurzfristiger Aktienkursrenditen (2012)
DE PB NW
ISBN: 9783844101737 bzw. 384410173X, in Deutsch, Taschenbuch, neu.
Von Händler/Antiquariat, sparbuchladen [52968077], Göttingen, NDS, Germany.
Neuware - Die Vorhersage von Aktienkursrenditen dient in erster Linie der Generierung von 'alpha', jener Größe, die die Performance einer Anlage ins Verhältnis zur Benchmark setzt und an dem sich jeder Asset Manager messen lassen muss. Kursveränderungen im Finanzmarkt sind jedoch geprägt durch ein hohes Maß an Zufälligkeit, getrieben von Angebot und Nachfrage und zum Teil ein Spielball politischer Entscheidungen. Eine Vielzahl wechselseitig abhängiger Faktoren, die die kognitiven Fähigkeiten des Menschen überfordern, nimmt Einfluss auf den Kursverlauf. Durch den Einsatz von Informationstechnologie auf den heutigen, leistungsfähigen Rechnern eröffnen sich jedoch neue Möglichkeiten, diese Zusammenhänge abzubilden und Vorhersagen zu tätigen.Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, ein ganzheitliches Verfahren zur Prognose von Kursereignissen zu entwickeln. Zu diesem Zweck werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um komplexe Zusammenhänge von kursbeeinflussenden Faktoren zu erfassen und Aussagen über zukünftige Kursbewegungen machen zu können. Der Fokus wird auf die Entwicklung von stabilen Klassifikatoren aus u. A. Neuronalen Netzen, Support Vektor Maschinen und Entscheidungsbäumen gelegt und durch einen Meta-Klassifikationsalgorithmus vollendet. Hierfür wird eine große Bandbreite von Kennwerten sowohl aus dem Zeit- als auch aus dem Frequenzbereich erzeugt und durch exogene Größen ergänzt. Schlussendlich wird das Modell in einem Handelssystem getestet, dessen gute Performance den Mehrwert des eingesetzten Verfahrens zur Prädiktion von kurzfristigen Aktienkursrenditen belegt. 272 pp. Deutsch.
Neuware - Die Vorhersage von Aktienkursrenditen dient in erster Linie der Generierung von 'alpha', jener Größe, die die Performance einer Anlage ins Verhältnis zur Benchmark setzt und an dem sich jeder Asset Manager messen lassen muss. Kursveränderungen im Finanzmarkt sind jedoch geprägt durch ein hohes Maß an Zufälligkeit, getrieben von Angebot und Nachfrage und zum Teil ein Spielball politischer Entscheidungen. Eine Vielzahl wechselseitig abhängiger Faktoren, die die kognitiven Fähigkeiten des Menschen überfordern, nimmt Einfluss auf den Kursverlauf. Durch den Einsatz von Informationstechnologie auf den heutigen, leistungsfähigen Rechnern eröffnen sich jedoch neue Möglichkeiten, diese Zusammenhänge abzubilden und Vorhersagen zu tätigen.Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, ein ganzheitliches Verfahren zur Prognose von Kursereignissen zu entwickeln. Zu diesem Zweck werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um komplexe Zusammenhänge von kursbeeinflussenden Faktoren zu erfassen und Aussagen über zukünftige Kursbewegungen machen zu können. Der Fokus wird auf die Entwicklung von stabilen Klassifikatoren aus u. A. Neuronalen Netzen, Support Vektor Maschinen und Entscheidungsbäumen gelegt und durch einen Meta-Klassifikationsalgorithmus vollendet. Hierfür wird eine große Bandbreite von Kennwerten sowohl aus dem Zeit- als auch aus dem Frequenzbereich erzeugt und durch exogene Größen ergänzt. Schlussendlich wird das Modell in einem Handelssystem getestet, dessen gute Performance den Mehrwert des eingesetzten Verfahrens zur Prädiktion von kurzfristigen Aktienkursrenditen belegt. 272 pp. Deutsch.
2
Symbolbild
Vorhersage kurzfristiger Aktienkursrenditen (2012)
DE PB NW
ISBN: 9783844101737 bzw. 384410173X, in Deutsch, Josef Eul Verlag Gmbh Jul 2012, Taschenbuch, neu.
Von Händler/Antiquariat, Rhein-Team Lörrach Ivano Narducci e.K. [57451429], Lörrach, Germany.
Neuware - Die Vorhersage von Aktienkursrenditen dient in erster Linie der Generierung von 'alpha', jener Größe, die die Performance einer Anlage ins Verhältnis zur Benchmark setzt und an dem sich jeder Asset Manager messen lassen muss. Kursveränderungen im Finanzmarkt sind jedoch geprägt durch ein hohes Maß an Zufälligkeit, getrieben von Angebot und Nachfrage und zum Teil ein Spielball politischer Entscheidungen. Eine Vielzahl wechselseitig abhängiger Faktoren, die die kognitiven Fähigkeiten des Menschen überfordern, nimmt Einfluss auf den Kursverlauf. Durch den Einsatz von Informationstechnologie auf den heutigen, leistungsfähigen Rechnern eröffnen sich jedoch neue Möglichkeiten, diese Zusammenhänge abzubilden und Vorhersagen zu tätigen.Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, ein ganzheitliches Verfahren zur Prognose von Kursereignissen zu entwickeln. Zu diesem Zweck werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um komplexe Zusammenhänge von kursbeeinflussenden Faktoren zu erfassen und Aussagen über zukünftige Kursbewegungen machen zu können. Der Fokus wird auf die Entwicklung von stabilen Klassifikatoren aus u. A. Neuronalen Netzen, Support Vektor Maschinen und Entscheidungsbäumen gelegt und durch einen Meta-Klassifikationsalgorithmus vollendet. Hierfür wird eine große Bandbreite von Kennwerten sowohl aus dem Zeit- als auch aus dem Frequenzbereich erzeugt und durch exogene Größen ergänzt. Schlussendlich wird das Modell in einem Handelssystem getestet, dessen gute Performance den Mehrwert des eingesetzten Verfahrens zur Prädiktion von kurzfristigen Aktienkursrenditen belegt. 262 pp. Deutsch.
Neuware - Die Vorhersage von Aktienkursrenditen dient in erster Linie der Generierung von 'alpha', jener Größe, die die Performance einer Anlage ins Verhältnis zur Benchmark setzt und an dem sich jeder Asset Manager messen lassen muss. Kursveränderungen im Finanzmarkt sind jedoch geprägt durch ein hohes Maß an Zufälligkeit, getrieben von Angebot und Nachfrage und zum Teil ein Spielball politischer Entscheidungen. Eine Vielzahl wechselseitig abhängiger Faktoren, die die kognitiven Fähigkeiten des Menschen überfordern, nimmt Einfluss auf den Kursverlauf. Durch den Einsatz von Informationstechnologie auf den heutigen, leistungsfähigen Rechnern eröffnen sich jedoch neue Möglichkeiten, diese Zusammenhänge abzubilden und Vorhersagen zu tätigen.Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, ein ganzheitliches Verfahren zur Prognose von Kursereignissen zu entwickeln. Zu diesem Zweck werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um komplexe Zusammenhänge von kursbeeinflussenden Faktoren zu erfassen und Aussagen über zukünftige Kursbewegungen machen zu können. Der Fokus wird auf die Entwicklung von stabilen Klassifikatoren aus u. A. Neuronalen Netzen, Support Vektor Maschinen und Entscheidungsbäumen gelegt und durch einen Meta-Klassifikationsalgorithmus vollendet. Hierfür wird eine große Bandbreite von Kennwerten sowohl aus dem Zeit- als auch aus dem Frequenzbereich erzeugt und durch exogene Größen ergänzt. Schlussendlich wird das Modell in einem Handelssystem getestet, dessen gute Performance den Mehrwert des eingesetzten Verfahrens zur Prädiktion von kurzfristigen Aktienkursrenditen belegt. 262 pp. Deutsch.
3
Symbolbild
Vorhersage kurzfristiger Aktienkursrenditen (2012)
DE PB NW
ISBN: 9783844101737 bzw. 384410173X, in Deutsch, Josef Eul Verlag Gmbh Jul 2012, Taschenbuch, neu.
Von Händler/Antiquariat, Buchhandlung - Bides GbR [52676528], Dresden, Germany.
Neuware - Die Vorhersage von Aktienkursrenditen dient in erster Linie der Generierung von 'alpha', jener Größe, die die Performance einer Anlage ins Verhältnis zur Benchmark setzt und an dem sich jeder Asset Manager messen lassen muss. Kursveränderungen im Finanzmarkt sind jedoch geprägt durch ein hohes Maß an Zufälligkeit, getrieben von Angebot und Nachfrage und zum Teil ein Spielball politischer Entscheidungen. Eine Vielzahl wechselseitig abhängiger Faktoren, die die kognitiven Fähigkeiten des Menschen überfordern, nimmt Einfluss auf den Kursverlauf. Durch den Einsatz von Informationstechnologie auf den heutigen, leistungsfähigen Rechnern eröffnen sich jedoch neue Möglichkeiten, diese Zusammenhänge abzubilden und Vorhersagen zu tätigen.Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, ein ganzheitliches Verfahren zur Prognose von Kursereignissen zu entwickeln. Zu diesem Zweck werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um komplexe Zusammenhänge von kursbeeinflussenden Faktoren zu erfassen und Aussagen über zukünftige Kursbewegungen machen zu können. Der Fokus wird auf die Entwicklung von stabilen Klassifikatoren aus u. A. Neuronalen Netzen, Support Vektor Maschinen und Entscheidungsbäumen gelegt und durch einen Meta-Klassifikationsalgorithmus vollendet. Hierfür wird eine große Bandbreite von Kennwerten sowohl aus dem Zeit- als auch aus dem Frequenzbereich erzeugt und durch exogene Größen ergänzt. Schlussendlich wird das Modell in einem Handelssystem getestet, dessen gute Performance den Mehrwert des eingesetzten Verfahrens zur Prädiktion von kurzfristigen Aktienkursrenditen belegt. 262 pp. Deutsch.
Neuware - Die Vorhersage von Aktienkursrenditen dient in erster Linie der Generierung von 'alpha', jener Größe, die die Performance einer Anlage ins Verhältnis zur Benchmark setzt und an dem sich jeder Asset Manager messen lassen muss. Kursveränderungen im Finanzmarkt sind jedoch geprägt durch ein hohes Maß an Zufälligkeit, getrieben von Angebot und Nachfrage und zum Teil ein Spielball politischer Entscheidungen. Eine Vielzahl wechselseitig abhängiger Faktoren, die die kognitiven Fähigkeiten des Menschen überfordern, nimmt Einfluss auf den Kursverlauf. Durch den Einsatz von Informationstechnologie auf den heutigen, leistungsfähigen Rechnern eröffnen sich jedoch neue Möglichkeiten, diese Zusammenhänge abzubilden und Vorhersagen zu tätigen.Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, ein ganzheitliches Verfahren zur Prognose von Kursereignissen zu entwickeln. Zu diesem Zweck werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um komplexe Zusammenhänge von kursbeeinflussenden Faktoren zu erfassen und Aussagen über zukünftige Kursbewegungen machen zu können. Der Fokus wird auf die Entwicklung von stabilen Klassifikatoren aus u. A. Neuronalen Netzen, Support Vektor Maschinen und Entscheidungsbäumen gelegt und durch einen Meta-Klassifikationsalgorithmus vollendet. Hierfür wird eine große Bandbreite von Kennwerten sowohl aus dem Zeit- als auch aus dem Frequenzbereich erzeugt und durch exogene Größen ergänzt. Schlussendlich wird das Modell in einem Handelssystem getestet, dessen gute Performance den Mehrwert des eingesetzten Verfahrens zur Prädiktion von kurzfristigen Aktienkursrenditen belegt. 262 pp. Deutsch.
4
Symbolbild
Vorhersage kurzfristiger Aktienkursrenditen (2012)
DE PB NW RP
ISBN: 9783844101737 bzw. 384410173X, in Deutsch, Josef Eul Verlag Gmbh Jul 2012, Taschenbuch, neu, Nachdruck.
Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, Germany.
This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Die Vorhersage von Aktienkursrenditen dient in erster Linie der Generierung von 'alpha', jener Größe, die die Performance einer Anlage ins Verhältnis zur Benchmark setzt und an dem sich jeder Asset Manager messen lassen muss. Kursveränderungen im Finanzmarkt sind jedoch geprägt durch ein hohes Maß an Zufälligkeit, getrieben von Angebot und Nachfrage und zum Teil ein Spielball politischer Entscheidungen. Eine Vielzahl wechselseitig abhängiger Faktoren, die die kognitiven Fähigkeiten des Menschen überfordern, nimmt Einfluss auf den Kursverlauf. Durch den Einsatz von Informationstechnologie auf den heutigen, leistungsfähigen Rechnern eröffnen sich jedoch neue Möglichkeiten, diese Zusammenhänge abzubilden und Vorhersagen zu tätigen.Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, ein ganzheitliches Verfahren zur Prognose von Kursereignissen zu entwickeln. Zu diesem Zweck werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um komplexe Zusammenhänge von kursbeeinflussenden Faktoren zu erfassen und Aussagen über zukünftige Kursbewegungen machen zu können. Der Fokus wird auf die Entwicklung von stabilen Klassifikatoren aus u. A. Neuronalen Netzen, Support Vektor Maschinen und Entscheidungsbäumen gelegt und durch einen Meta-Klassifikationsalgorithmus vollendet. Hierfür wird eine große Bandbreite von Kennwerten sowohl aus dem Zeit- als auch aus dem Frequenzbereich erzeugt und durch exogene Größen ergänzt. Schlussendlich wird das Modell in einem Handelssystem getestet, dessen gute Performance den Mehrwert des eingesetzten Verfahrens zur Prädiktion von kurzfristigen Aktienkursrenditen belegt. 262 pp. Deutsch.
This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Die Vorhersage von Aktienkursrenditen dient in erster Linie der Generierung von 'alpha', jener Größe, die die Performance einer Anlage ins Verhältnis zur Benchmark setzt und an dem sich jeder Asset Manager messen lassen muss. Kursveränderungen im Finanzmarkt sind jedoch geprägt durch ein hohes Maß an Zufälligkeit, getrieben von Angebot und Nachfrage und zum Teil ein Spielball politischer Entscheidungen. Eine Vielzahl wechselseitig abhängiger Faktoren, die die kognitiven Fähigkeiten des Menschen überfordern, nimmt Einfluss auf den Kursverlauf. Durch den Einsatz von Informationstechnologie auf den heutigen, leistungsfähigen Rechnern eröffnen sich jedoch neue Möglichkeiten, diese Zusammenhänge abzubilden und Vorhersagen zu tätigen.Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, ein ganzheitliches Verfahren zur Prognose von Kursereignissen zu entwickeln. Zu diesem Zweck werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um komplexe Zusammenhänge von kursbeeinflussenden Faktoren zu erfassen und Aussagen über zukünftige Kursbewegungen machen zu können. Der Fokus wird auf die Entwicklung von stabilen Klassifikatoren aus u. A. Neuronalen Netzen, Support Vektor Maschinen und Entscheidungsbäumen gelegt und durch einen Meta-Klassifikationsalgorithmus vollendet. Hierfür wird eine große Bandbreite von Kennwerten sowohl aus dem Zeit- als auch aus dem Frequenzbereich erzeugt und durch exogene Größen ergänzt. Schlussendlich wird das Modell in einem Handelssystem getestet, dessen gute Performance den Mehrwert des eingesetzten Verfahrens zur Prädiktion von kurzfristigen Aktienkursrenditen belegt. 262 pp. Deutsch.
5
| Vorhersage kurzfristiger Aktienkursrenditen | Josef Eul | 1. Auflage 2012 | 2012
DE NW
ISBN: 9783844101737 bzw. 384410173X, in Deutsch, Josef Eul, neu.
Die Vorhersage von Aktienkursrenditen dient in erster Linie der Generierung von alpha, jener Größe, die die Performance einer Anlage ins Verhältnis zur Benchmark setzt und an dem sich jeder Asset Manager messen lassen muss. Kursveränderungen im Finanzmarkt sind jedoch geprägt durch ein hohes Maß an Zufälligkeit, getrieben von Angebot und Nachfrage und zum Teil ein Spielball politischer Entscheidungen. Eine Vielzahl wechselseitig abhängiger Faktoren, die die kognitiven Fähigkeiten des Menschen überfordern, nimmt Einfluss auf den Kursverlauf. Durch den Einsatz von Informationstechnologie auf den heutigen, leistungsfähigen Rechnern eröffnen sich jedoch neue Möglichkeiten, diese Zusammenhänge abzubilden und Vorhersagen zu tätigen. Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, ein ganzheitliches Verfahren zur Prognose von Kursereignissen zu entwickeln. Zu diesem Zweck werden maschinelle Lernverfahren eingesetzt, um komplexe Zusammenhänge von kursbeeinflussenden Faktoren zu erfassen und Aussagen über zukünftige Kursbewegungen machen zu können. Der Fokus wird auf die Entwicklung von stabilen Klassifikatoren aus u. A. Neuronalen Netzen, Support Vektor Maschinen und Entscheidungsbäumen gelegt und durch einen Meta-Klassifikationsalgorithmus vollendet. Hierfür wird eine große Bandbreite von Kennwerten sowohl aus dem Zeit- als auch aus dem Frequenzbereich erzeugt und durch exogene Größen ergänzt. Schlussendlich wird das Modell in einem Handelssystem getestet, dessen gute Performance den Mehrwert des eingesetzten Verfahrens zur Prädiktion von kurzfristigen Aktienkursrenditen belegt.
6
Vorhersage kurzfristiger Aktienkursrenditen: Entwicklung eines maschinellen Lernverfahrens (2012)
DE PB NW FE
ISBN: 9783844101737 bzw. 384410173X, in Deutsch, 262 Seiten, Eul, J, Taschenbuch, neu, Erstausgabe.
Lieferung aus: Deutschland, Gewöhnlich versandfertig in 24 Stunden.
Von Händler/Antiquariat, Amazon.de.
Die Beschreibung dieses Angebotes ist von geringer Qualität oder in einer Fremdsprache. Trotzdem anzeigen
Von Händler/Antiquariat, Amazon.de.
Die Beschreibung dieses Angebotes ist von geringer Qualität oder in einer Fremdsprache. Trotzdem anzeigen
Lade…