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Quantitative investment Based on Artificial Neural Network Algorithm
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJUNESST) 바로가기
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- 간행물
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- 통권
- Vol.8 No.7 (2015.07)바로가기
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- 페이지
- pp.35-48
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A251591
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Financial investment has become an important issue, there are many trading strategies and parameters based on quantitative models, this paper use neural network algorithm to optimization strategy parameters, various combinations of optimization strategies, as well as the evolution of new strategies to generate better returns. The empirical results show that this method has a stable and substantial return on investment, neural network can be used as an aid for decision making investments in securities.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Multi-Factor Model Based on Neural Network
3. Auto Encoders
4. Algorithm Principle
4.1. Probabilistic Neural Network (PNN)
4.2. Radial Basis Function Neural Network (RBFNN)
4.3. Hybrid Neural Network Structure (RBF-PMNN)
4.4. Learning Algorithm Of Radial Basis Function Neural Network Hybrid Probability (RBF- PMNN)
5. Trading Strategies
6. Stock -Picking System
7. Conclusion
References
키워드
quantitative investment trading strategies Probabilistic Neural Network Mixed Neural Network multi-factor model저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of u- and e- Service, Science and Technology
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4246
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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