Sztuczna inteligencja zastosowana do prognozowania zrównoważonych funduszy
Uitgelicht
|
43,90 |
Naar shop
|
|
43,99 |
Naar shop
|
| VERGELIJK ALLE AANBIEDERS (2) | ||
Beschrijving
Bol
W niniejszym badaniu opracowano model prognozowania szeregów finansowych, koncentruj¿c si¿ na indeksie zrównowäonego rozwoju przedsi¿biorstw (ISE B3) i funduszu ISUS11, przy u¿yciu technik sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Badanie ¿¿czy filtr Kalmana i sie¿ neuronow¿ Bi-LSTM przy u¿yciu metod zespo¿owych, w celu uchwycenia z¿o¿ono¿ci i zmienno¿ci rynków finansowych. Model 3, który ¿¿czy oba modele, wykazä najlepsz¿ wydajno¿¿, z 90-procentow¿ dok¿adno¿ci¿ w szacowaniu szczytów i dolin. Po¿¿czenie modeli okazäo si¿ skuteczne w poprawie dok¿adno¿ci i odporno¿ci prognoz, podkre¿laj¿c znaczenie podej¿¿ hybrydowych.
Beschrijving
(1)
W niniejszym badaniu opracowano model prognozowania szeregów finansowych, koncentruj¿c si¿ na indeksie zrównowäonego rozwoju przedsi¿biorstw (ISE B3) i funduszu ISUS11, przy u¿yciu technik sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Badanie ¿¿czy filtr Kalmana i sie¿ neuronow¿ Bi-LSTM przy u¿yciu metod zespo¿owych, w celu uchwycenia z¿o¿ono¿ci i zmienno¿ci rynków finansowych. Model 3, który ¿¿czy oba modele, wykazä najlepsz¿ wydajno¿¿, z 90-procentow¿ dok¿adno¿ci¿ w szacowaniu szczytów i dolin. Po¿¿czenie modeli okazäo si¿ skuteczne w poprawie dok¿adno¿ci i odporno¿ci prognoz, podkre¿laj¿c znaczenie podej¿¿ hybrydowych.
Productspecificaties
Prijshistorie
* Prijshistorie bevat geen data van Amazon.
Prijzen voor het laatst bijgewerkt op:
Gerelateerde resultaten
