SGGW

Polska Bibliografia Naukowa

Index Copernicus Journal Master List

AGRO

BazEkon

Ebsco

Issue 2 (2) 2003 str. 49–58

Andrzej Kluza

ODKRYWANIE LINIOWYCH TRENDÓW W WARTOŚCIACH WZGLĘDNYCH KURSÓW AKCJI Z ZASTOSOWANIEM METODY WNIOSKOWANIA OPARTEJ NA BAZIE PRZYPADKÓW

słowa kluczowe: odkrywanie trendów, szeregi czasowe, wnioskowanie na podstawie bazy przypadków.
abstrakt: Względne wartości przyrostów cen akcji stanowią wiarygodny sposób porównywania trendów w szeregach czasowych cen akcji giełdowych. Na podstawie jednosesyjnych stóp zwrotu utworzono liniowy wzorzec przebiegu cen akcji. Wykonana adaptacja metody wnioskowania na podstawie bazy przypadków pozwoliła na wyszukiwanie przebiegów cen akcji podobnych do wzorca. Dane empiryczne obejmowały 1130 notowań spółki TP S.A. W rezultacie wykonanych obliczeń wykryto ciągi o zadanej długości wynoszącej od 2 do 7 sesji i zadanej jednosesyjnej stopie zwrotu, podobne do wzorca liniowego, mające określoną wartość funkcji podobieństwa do wzorca.
pub/2_2_49.pdf Full text available in in Adobe Acrobat format:
http://www..actapol.net/tom2/zeszyt2/2_2_49.pdf

Zapis do cytowania:

MLA Kluza, Andrzej. "LINEAR TREND DISCOVERY IN STOCK RETURNS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE CASE-BASED METHOD." Acta Sci.Pol. Oeconomia 2.2 (2003): 49–58.
APA (2003). LINEAR TREND DISCOVERY IN STOCK RETURNS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE CASE-BASED METHOD. Acta Sci.Pol. Oeconomia 2 (2), 49–58
ISO 690 KLUZA, Andrzej. LINEAR TREND DISCOVERY IN STOCK RETURNS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE CASE-BASED METHOD. Acta Sci.Pol. Oeconomia, 2003, 2.2: 49–58.
EndNote BibTeX RefMan
Abstract in english:
http://www.oeconomia.actapol.net/volume2/issue2/abstract-49.html