Stock Trading Beslutningsstøtte System

Decision Support System - DSS DEFINISJON av Decision Support System - DSS Et beslutningsstøttesystem (DSS) er et datastyrt informasjonssystem som brukes til å støtte beslutningstaking i en organisasjon eller virksomhet. En DSS lar brukere sive seg gjennom og analysere massive datarapporter og kompilere informasjon som kan brukes til å løse problemer og ta bedre beslutninger. Fordelene ved beslutningsstøttesystemer inkluderer mer informert beslutningstaking, rettidig problemløsing og forbedret effektivitet for å håndtere problemer med raskt skiftende variabler. BREAKING DOWN Decision Support System - DSS Operasjonsstyring og planleggingsnivåer i en organisasjon kan bruke en DSS til å kompilere informasjon og data og syntetisere den i handlingsbar intelligens. Dette gjør at sluttbrukeren kan ta mer informerte beslutninger i et raskere tempo. Hva kan en DSS analysere DSS er et informasjonsprogram som gir omfattende informasjon. Dette er forskjellig fra en operasjonsprogram, som vil bli brukt til å samle dataene i utgangspunktet. En DSS brukes primært av mid-to-level management, og det er nøkkelen for å forstå store mengder data. For eksempel kan en DSS brukes til å projisere selskapets inntekter i løpet av de kommende seks månedene, basert på nye forutsetninger om produktsalg. På grunn av den store mengden variabler som omgir de anslåtte omsetningstallene, er dette ikke en enkel beregning som kan gjøres for hånd. En DSS kan integrere flere variabler og generere et utfall og alternative resultater, alt basert på selskapets tidligere produktsalgsdata og nåværende variabler. Hvordan kan en DSS presentere informasjonen Det primære formålet med å bruke en DSS er å presentere informasjon til kunden på en måte som er lett å forstå. Fordelen med et DSS-system er at det kan programmeres til å generere mange typer rapporter, alt basert på brukerspesifikasjoner. En DSS kan generere informasjon og skrive det grafisk, for eksempel et linjediagram som representerer forventet inntekt, eller som en skriftlig rapport. Hvor kan en DSS brukes Som teknologien fortsetter å fortsette, er dataanalyse ikke lenger begrenset til store voluminøse hovedrammer. Siden en DSS er i hovedsak en applikasjon, kan den lastes på de fleste datasystemer, inkludert bærbare datamaskiner. Enkelte DSS-applikasjoner er også tilgjengelige via mobile enheter. Fleksibiliteten til DSS er ekstremt gunstig for kunder som reiser ofte. Dette gir dem muligheten til å være godt informert til enhver tid, noe som igjen gir dem muligheten til å ta de beste beslutningene for deres firma og kunder når som helst. Evolutionary Decision Support System for Stock Market Trading Brabazon, A. ONeill, M. Biologisk inspirerte algoritmer for finansiell modellering. Springer, Heidelberg (2006) MATH Korczak, J. Lipinski, P. Roger, P. Evolutionsstrategi i porteføljeoptimering. I: Collet, P. Fonlupt, C. Hao, J.-K. Lutton, E. Schoenauer, M. (eds.) EA 2001. LNCS, vol. 2310, s. 156167. Springer, Heidelberg (2002) CrossRef Lipinski, P. Dependency Mining i store sett med aksjemarkedshandelsregler. I: Pejas, J. Piegat, A. (eds.) Forbedrede metoder i datasikkerhet, biometriske og intelligente systemer, s. 329336. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht (2005) CrossRef Lipinski, P. ECGA vs BOA i Discoverying Stock Market Handelseksperter. I: Prosedyrer av genetisk og evolusjonær komplikasjonskonferanse, GECCO 2007, s. 531538. ACM, New York (2007) CrossRef Lipinski, P. Korczak, J. Prestasjonsforanstaltninger i et evolusjonært aksjehandelsekspertsystem. I: Bubak, M. van Albada, G. D. Sloot, P. M.A. Dongarra, J. (eds.) ICCS 2004. LNCS, vol. 3039, s. 835842. Springer, Heidelberg (2004) Murphy, J. Teknisk analyse av finansmarkedene, NUIF (1998) Schwefel, H.-P. Evolusjon og optimal søking. John Wiley and Sons, Chichester (1995) Et intelligent aksjemarkedsbeslutningsstøttesystem gjennom integrering av genetisk algoritmebasert fuzzy neuralt nettverk og kunstig nevralt nettverk R. J. Kuo. Forfatterskoblinger åpner forfatterens arbeidsområde. Åpner forfatterens arbeidsområde Åpner forfatterens arbeidsområde a. Tall og brev samsvarer med tilknytningslisten. Klikk for å avsløre disse i forfatterens arbeidsområde C. H. Chen. Forfatterskoblinger åpner forfatterens arbeidsområde. b. Tall og brev samsvarer med tilknytningslisten. Klikk for å avsløre disse i forfatter-arbeidsområdet Y. C. Hwang. Forfatterskoblinger åpner forfatterens arbeidsområde. c. Tall og brev samsvarer med tilknytningslisten. Klikk for å avsløre disse i forfatterens arbeidsområde en Institutt for industriell ingeniørfag, Nasjonalt Taipei University of Technology, Taipei 106, Taiwan b Avdeling for finans, I-Shou University, Kaohsiung County, Taiwan 840, Taiwan c Institutt for systemteknikk, Chin-Wei Computer Selskapet, Taipei, Taiwan Aksjemarkedet, som har blitt undersøkt av ulike forskere, er et ganske komplisert miljø. De fleste undersøkelsene handlet bare om de tekniske indeksene (kvantitative faktorer), i stedet for kvalitative faktorer, f. eks. politisk effekt. Men sistnevnte spiller en kritisk rolle i aksjemarkedet. Dermed utvikler denne studien et genetisk algoritmbasert fuzzy neuralt nettverk (GFNN) for å formulere kunnskapsbasen til fuzzy inference regler som kan måle den kvalitative effekten på aksjemarkedet. Deretter er effekten videre integrert med de tekniske indeksene gjennom det kunstige nevrale nettverket (ANN). Et eksempel basert på Taiwan aksjemarkedet benyttes for å vurdere det foreslåtte intelligente systemet. Evalueringsresultater indikerer at det neurale nettverket som vurderer både de kvantitative og kvalitative faktorene, utmerker det neurale nettverket, og vurderer bare de kvantitative faktorene, både i klarhet i kjøpssteder og kjøpesalgsresultater. Befolkningsprognoser Beslutningsstøttesystem Kunstige nevrale nettverk Fuzzy neurale nettverk Genetiske algoritmer Velg et alternativ for å finne tilgang denne artikkelen: Sjekk om du har tilgang gjennom innloggingsinformasjonen din eller din institusjon.