Bookcover of Previsione accurata dei prezzi delle azioni usando reti neurali LSTM e GRU
Booktitle:

Previsione accurata dei prezzi delle azioni usando reti neurali LSTM e GRU

Un approccio di Deep Learning per la previsione di dati di serie temporali di prezzi azionari in gruppi

Edizioni Sapienza (2021-08-11 )

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ISBN-13:

978-620-4-00565-2

ISBN-10:
6204005650
EAN:
9786204005652
Book language:
Blurb/Shorttext:
Le azioni sono titoli che confermano la partecipazione o la proprietà di una persona o entità in una società. Le azioni sono un'opzione di investimento attraente perché possono generare grandi profitti rispetto ad altre attività, tuttavia, il rischio può anche portare a grandi perdite in breve tempo. Quindi, minimizzare il rischio di perdita nelle operazioni di acquisto e vendita di azioni è molto cruciale e importante, e richiede un'attenta attenzione ai movimenti dei prezzi delle azioni. I fattori tecnici sono uno dei metodi che vengono utilizzati per imparare la previsione dei movimenti dei prezzi delle azioni attraverso i modelli di dati storici passati sul mercato azionario. Pertanto, i modelli di previsione che utilizzano i fattori tecnici devono essere attenti, accurati e precisi, per ridurre il rischio in modo appropriato. Questo libro presenta le reti neurali LSTM e GRU per costruire modelli di previsione del prezzo delle azioni in gruppi utilizzando fattori tecnici. L'indagine utilizza sette anni di dati time-series di riferimento sui movimenti giornalieri dei prezzi azionari con le stesse caratteristiche di diversi lavori precedenti correlati per mostrare le differenze nei risultati. I dati di serie temporali sui prezzi delle azioni sono raggruppati per seguire il modello generale dei movimenti dei prezzi delle azioni nel mercato borsistico.
Publishing house:
Edizioni Sapienza
Website:
https://sciencia-scripts.com
By (author) :
Armin Lawi, Eka Kurnia
Number of pages:
52
Published on:
2021-08-11
Stock:
Available
Category:
Business management
Price:
4274.25 руб
Keywords:
Prezzo delle azioni, modello di previsione, dati di serie temporali, Apprendimento profondo, rete neurale profonda, memoria a breve termine lunga (LSTM), unità ricorrente Gated (GRU)

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