CIVILICA We Respect the Science
(ناشر تخصصی کنفرانسهای کشور / شماره مجوز انتشارات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی: ۸۹۷۱)
عنوان
مقاله

Prediction of Monthly Min & Max Stock Prices using Neural Network & Genetic Algorithm Hybrid

اعتبار موردنیاز: ۱ | تعداد صفحات: ۸ | تعداد نمایش خلاصه: ۱۵۲۹ | نظرات: ۰
سال انتشار: ۱۳۸۶
کد COI مقاله: IDMC01_098
زبان مقاله: انگلیسی
فایل PDF حاوی متن کامل این مقاله در حال حاضر در سایت موجود نمی‌باشد.

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

متن کامل این مقاله منتشر نشده و درپایگاه سیویلیکا موجود نمی باشد.

منبع مقالات سیویلیکا دبیرخانه کنفرانسها است. برخی از دبیرخانه ها اقدام به انتشار اصل مقاله نمی نمایند. به منظور تکمیل بانک مقالات موجود، چکیده این مقالات در سایت درج می شوند ولی به دلیل عدم انتشار اصل مقاله، امکان ارائه آن وجود ندارد.

خرید و دانلود PDF مقاله

اصل مقاله (فول تکست) فوق منتشر نشده و یا در سایت موجود نیست و امکان خرید آن فراهم نمی باشد

مشخصات نویسندگان مقاله Prediction of Monthly Min & Max Stock Prices using Neural Network & Genetic Algorithm Hybrid

  Maryam Mokhtari - Department of Electrical and Computer Engineering Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran
  Mohammad Reza Ashouri - Department of Electrical and Computer Engineering Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran

چکیده مقاله:

This paper proposes a hybrid model of Backpropagation (BP) & Genetic Algorithm (GA) to prediction of monthly min and max values of stock prices using historical daily stock prices. Variance in stock price is nonlinear and one of the best known approaches in field of Stock Prediction is Artificial Neural Networks trained by Backpropagation, but this approach has a better performance when used to prediction of recent few days
stock prices. But the goal of this paper is to predict monthly Maxima & Minima, so we are dealing with longer periods in which the aforementioned method does not perform satisfactory. In this paper a hybrid model explained which employs a combination of neural networks and genetic algorithms to obtain a better prediction and eliminate the problem of local minima in Neural Network.

کلیدواژه‌ها:

Stock Prediction, Finance, Risk analysis, Genetic Algorithm, Neural Network, Backpropagation

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله، می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:
https://www.civilica.com/Paper-IDMC01-IDMC01_098.html
کد COI مقاله: IDMC01_098

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
Mokhtari, Maryam & Mohammad Reza Ashouri, ۱۳۸۶, Prediction of Monthly Min & Max Stock Prices using Neural Network & Genetic Algorithm Hybrid, اولین کنفرانس داده کاوی ایران, تهران, دانشگاه صنعتی امیرکبیر, موسسه پژوهشی داده پردازان گیتا, https://www.civilica.com/Paper-IDMC01-IDMC01_098.html

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (Mokhtari, Maryam & Mohammad Reza Ashouri, ۱۳۸۶)
برای بار دوم به بعد: (Mokhtari & Ashouri, ۱۳۸۶)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز:
تعداد مقالات: ۲۰۲۶۸
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

مقالات مرتبط جدید

شبکه تبلیغات علمی کشور

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.