PREVISIONE DEL PREZZO DELLE AZIONI UTILIZZANDO LE SERIE TEMPORALI - Sateesh Kumar, Kanagala
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In questo libro sono stati presentati il modello ARIMA e il modello EXPONENTIAL SMOOTHING per la previsione dei prezzi delle azioni. Ogni algoritmo identifica il set di dati azionari di tutte e cinque le istituzioni, in base alle valutazioni di questi due modelli. I risultati del test del modello ARIMA hanno dimostrato che è in grado di prevedere in modo affidabile i prezzi delle azioni nel breve termine. Questo può portare a decisioni di investimento vantaggiose per gli speculatori del mercato azionario. Sulla base dei risultati ottenuti, il modello ARIMA può essere in grado di competere con…mehr

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Produktbeschreibung
In questo libro sono stati presentati il modello ARIMA e il modello EXPONENTIAL SMOOTHING per la previsione dei prezzi delle azioni. Ogni algoritmo identifica il set di dati azionari di tutte e cinque le istituzioni, in base alle valutazioni di questi due modelli. I risultati del test del modello ARIMA hanno dimostrato che è in grado di prevedere in modo affidabile i prezzi delle azioni nel breve termine. Questo può portare a decisioni di investimento vantaggiose per gli speculatori del mercato azionario. Sulla base dei risultati ottenuti, il modello ARIMA può essere in grado di competere con altri modelli di previsione a breve termine. Con lo smoothing esponenziale è possibile utilizzare un'ampia gamma di valori di frequenza. L'approccio dello smoothing esponenziale è stato scelto per una singola serie temporale che seguiva un modello in termini di selezione degli ordini. Esistono molte tecniche di serie temporali ben note nell'ARIMA. La sezione di progettazione dell'ARIMA è stata critica, fornendo una linea quasi retta.
Autorenporträt
Il Dr. K Sateesh Kumar lavora come professore assistente presso lo SNIST di Hyderabad. Le sue aree di interesse sono l'elaborazione digitale delle immagini, il telerilevamento e l'apprendimento automatico, ecc. Ha diverse pubblicazioni internazionali in riviste e conferenze rinomate.