Sistema de apoio à decisão comercial

Um sistema inteligente de suporte à decisão de negociação de ações através da integração de algoritmos genéticos baseados em redes neurais difusas e redes neurais artificiais.

O mercado de ações, que foi investigado por diversos pesquisadores, é um ambiente bastante complicado. A maioria das pesquisas apenas dizia respeito aos índices técnicos (fatores quantitativos), em vez de fatores qualitativos, por exemplo, efeito político. No entanto, este último desempenha um papel crítico no mercado de ações. Assim, este estudo desenvolve um algoritmo genético baseado em rede neural difusa (GFNN) para formular a base de conhecimento das regras de inferência difusa que podem medir o efeito qualitativo sobre o mercado de ações. Em seguida, o efeito está ainda integrado com os índices técnicos através da rede neural artificial (RNA). Um exemplo baseado no mercado de ações de Taiwan é utilizado para avaliar o sistema inteligente proposto. Os resultados da avaliação indicam que a rede neural considerando os fatores quantitativos e qualitativos supera a rede neural considerando apenas os fatores quantitativos, tanto na clareza dos pontos de compra-venda quanto na performance de compra-venda.

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Um sistema adaptativo de apoio à decisão comercial de índice de ações.

Destaques.

O sistema fornece um processo de seleção de modelo automatizado e adaptável.

O sistema prevê a direção do preço das ações, em vez do nível previsto.

A otimização de enxertia de partículas é usada para reduzir o tempo de computação.

O Denoising é usado para lidar com a volatilidade do mercado de ações.

Prever a direção e o movimento dos preços do índice de ações é difícil, muitas vezes levando a negociação excessiva, custos de transação e oportunidades perdidas. Muitas vezes, os comerciantes precisam de um método sistemático para não só encontrar oportunidades de negociação, mas também fornecer uma abordagem consistente, minimizando os erros e os custos comerciais. Embora existam sistemas de negociação mecânica, eles geralmente são projetados para um estoque específico, índice de ações ou outro ativo financeiro e muitas vezes são altamente dependentes de insumos pré-selecionados e parâmetros do modelo que se espera que continuem fornecendo informações comerciais bem após o treinamento inicial ou back - período de desenvolvimento do modelo testado. A pesquisa a seguir leva a um modelo de negociação detalhado que fornece uma maneira mais eficaz e inteligente de reconhecer os sinais comerciais e auxiliar os investidores com decisões de negociação, utilizando um sistema que adapta tanto os insumos como o modelo de previsão com base na saída desejada. Para ilustrar a abordagem adaptativa, são utilizadas múltiplas insumos e técnicas de modelagem, incluindo redes neurais, otimização de enxames de partículas e denoising. As simulações com índices de ações ilustram como os comerciantes podem gerar retornos mais elevados usando o modelo de sistema de suporte à decisão adaptativa desenvolvido. Os benefícios da adição de tomada de decisão adaptativa e inteligente às previsões também são discutidos.

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Sistema de suporte à decisão - DSS.

DEFINIÇÃO do 'Sistema de Apoio à Decisão - DSS'

Um sistema de apoio à decisão (DSS) é um sistema informatizado de informação usado para apoiar a tomada de decisões em uma organização ou empresa. Um DSS permite que os usuários atravessem e analise enormes resmas de dados e compilem informações que podem ser usadas para resolver problemas e tomar melhores decisões.

Os benefícios dos sistemas de apoio à decisão incluem uma tomada de decisão mais informada, resolução de problemas atempada e melhor eficiência para lidar com problemas com variáveis ​​que mudam rapidamente.

BREAKING 'Decision Support System - DSS'

Um DSS pode ser usado pelo gerenciamento de operações e níveis de planejamento em uma organização para compilar informações e dados e sintetizá-lo em inteligência acionável. Isso permite ao usuário final tomar decisões mais informadas em um ritmo mais rápido.

O que um DSS pode analisar?

O DSS é um aplicativo de informação que produz informações abrangentes. Isso é diferente de um aplicativo de operações, que seria usado para coletar os dados em primeiro lugar. Um DSS é usado principalmente pelo gerenciamento de nível médio a superior, e é fundamental para entender grandes quantidades de dados.

Por exemplo, um DSS poderia ser usado para projetar a receita de uma empresa nos próximos seis meses com base em novos pressupostos sobre as vendas de produtos. Devido à grande quantidade de variáveis ​​que envolvem os valores da receita projetada, este não é um cálculo direto que pode ser feito à mão. Um DSS pode integrar variáveis ​​múltiplas e gerar resultados e resultados alternativos, todos baseados nos dados de vendas e vendas atuais da empresa.

Como um DSS pode apresentar a informação?

O objetivo principal de usar um DSS é apresentar informações ao cliente de forma fácil de entender. Um sistema DSS é benéfico porque pode ser programado para gerar muitos tipos de relatórios, todos com base nas especificações do usuário. Um DSS pode gerar informações e exibi-lo graficamente, como um gráfico de barras que representa a receita projetada ou como um relatório escrito.

Onde um DSS pode ser usado?

À medida que a tecnologia continua a avançar, a análise de dados não está mais limitada a grandes quadros volumosos. Uma vez que um DSS é essencialmente um aplicativo, ele pode ser carregado na maioria dos sistemas de computador, incluindo laptops. Certos aplicativos DSS também estão disponíveis através de dispositivos móveis. A flexibilidade do DSS é extremamente benéfica para os clientes que viajam com freqüência. Isso lhes dá a oportunidade de estar bem informado em todos os momentos, o que, por sua vez, proporciona a eles a capacidade de tomar as melhores decisões para a sua empresa e clientes a qualquer momento.

Uma Rede Neural e um Sistema de Apoio à Decisão Baseado na Web para Previsão e Negociação de Forex.

K. K. Lai Lean Yu Shouyang Wang.

Este estudo apresenta uma rede neural e amp; sistema de suporte à decisão baseado na web (DSS) para previsão de divisas (forex) e decisão comercial, que é adaptável às necessidades das organizações financeiras e investidores individuais. Nesse estudo, integramos o sistema de previsão de rolamento Forex baseado na rede neural de back-propagation (BPNN) para prever com precisão a mudança na direção das taxas de câmbio diárias e o sistema de suporte à decisão de negociação forex baseado na Web para obter dados de previsão e fornecer alguns Sugestões de decisão de investimento para profissionais financeiros. Esta pesquisa revela a estrutura do DSS através da descrição de um quadro integrado e, entretanto, descobrimos que o DSS é integrado, orientado para o usuário pela sua implementação, e as aplicações práticas revelam que este DSS demonstra uma precisão de previsão muito alta e suas recomendações comerciais são confiável.

Referências.

Informações sobre direitos autorais.

Autores e afiliações.

KK Lai 1 Lean Yu 2 3 Shouyang Wang 2 4 1. Departamento de Ciências da Gestão Cidade Universidade de Hong Kong Kowloon, Hong Kong 2. Instituto de Ciência dos Sistemas, Academia de Ciências de Matemática e Sistemas Academia Chinesa de Ciências Pequim China 3. Escola de Gestão , Escola de Pós-Graduação da Academia Chinesa de Ciências Academia Chinesa de Ciências Pequim China 4. Instituto de Ciências Políticas e de Planejamento Universidade de Tsukuba Tsukuba, Ibaraki Japão.

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PICKS DE PESQUISA DE Janeiro.

Em Memoriam - Professor Calestous Juma (1953-2017)

Calestous Juma FRS Hon FREng, Professor do Comitê de Desenvolvimento Internacional e Presidente da Faculdade do Programa Executivo de Inovação para Desenvolvimento Econômico da Harvard Kennedy School, faleceu aos 64 anos em 15 de dezembro de 2017 em Boston, Massachusetts. Ele desempenhou um papel crítico e pioneiro na facilitação da aplicação da ciência e tecnologia ao desenvolvimento sustentável a nível mundial. Ele foi citado como um dos mais influentes cien africanos em 2018, 2018 e 2018 pela revista "New African".

Juma teve uma longa história com a Inderscience Publishers, tendo vários papéis, incluindo Editorships of the International Journal of Technology and Globalization e International Journal of Biotechnology, e papéis como Editor Associado ou Membro do Conselho Editorial para vários outros periódicos da Inderscience.

Juma conhecida pelo queniano foi conhecida como fundadora do Centro Africano de Estudos Tecnológicos (ACTS) em Nairóbi, que estabeleceu em 1988. Foi também Secretário Executivo permanente da Convenção das Nações Unidas sobre Diversidade Biológica (CBD). Ele começou sua carreira, em última instância, altamente distinta como a primeira jornalista de ciência e meio ambiente da África no jornal Daily Nation da Quênia. Ele receberia seu Mestrado em Ciência, Tecnologia e Industrialização e um DPhil na Política de Ciência e Tecnologia da Universidade de Sussex.

Novo Editor para o Jornal Internacional de Informação e Segurança de Computadores.

O Prof. Associado Raylin Tso, da Universidade Nacional Chengchi em Taiwan, foi nomeado para assumir o cargo de redação do International Journal of Information and Computer Security.

Novo Editor para o International Journal of Electronic Banking.

O Assistente do Prof. Abdalmuttaleb Al-Sartawi da Universidade de Ahlia no Reino do Bahrein foi nomeado para assumir a redação do International Journal of Electronic Banking.