Implementierung von Systemen zur Zeitreihenprognose mittels Neuronaler Netze und Evolutionärer Algorithmen in JAVA und Anwendung dieser Systeme auf Ka [German]

By Jan Vogt

Diplomarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich Ingenieurwissenschaften - Wirtschaftsingenieurwesen, Note: 1,3, Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft (Institut f r Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)), Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit ist in 8 Kapitel gegliedert. Das dem einleitenden Kapitel 1 folgende Kapitel 2 besch ftigt sich mit der Thematik "neuronale Netze." Nach einer kurzen Einf hrung, einem historischen berblick und der Verbindung zu dem biologischem Vorbild folgt eine Darstellung des Aufbaus von simulierten, k nstlichen neuronalen Netzen. Das letzte Unterkapitel 2.8 besch ftigt sich schlie lich mit dem "Lernen" in neuronalen Netzen. Es enth lt eine Unterscheidung der Arten des Lernens, sowie anschlie end eine formale Darstellung von einigen bedeutenden Lernregeln. Kapitel 3 behandelt kurz den Nutzen und den Aufbau evolution rer Algorithmen, bevor im Anschluss daran deren Eigenschaften und Entwicklung erkl rt werden. Im Kapitel 4 werden einige Grundlagen zum Bereich Finanzprognosen dargestellt. Es wird sowohl auf Renditegenerierungsprozesse als auch auf die Markteffizienzthesen von Fama, die technische und fundamentale Analyse, sowie die nichtlineare Analyse von Finanzm rkten eingegangen. Im sich anschlie enden Kapitel 5 werden drei bestehende Ans tze neuronaler Netze im Bereich der Finanzwirtschaft vorgestellt, bevor im Kapitel 6 M glichkeiten und Probleme der reinen Zeitreihenprognose mittels NN er rtert werden. In den, in Kapitel 7 vorgestellten, in JAVA realisierten Prognosetools, wird die reine Zeitreihenprognose bzw. technische Zeitreihenanalyse verwendet, im Gegensatz zu Prognosetechniken, welche verschiedene weitere ( konomische) Faktoren benutzen. Diese Beschr nkung musste gemacht werden, um nicht den Rahmen der hier vorliegenden Arbeit zu sprengen. Nach einer Erkl rung der Struktur der verwendeten neuronalen Netze, auf denen die Prognosetools aufbauen, folgt eine Darstellung eines objektorie

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3668742588
• ISBN13: 9783668742581
• Release Date: October 2018
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 168 Pages
• Weight: 0.50 lbs.
• Dimensions: 0.4" x 5.8" x 8.3"