Improving N calculation of the RSI financial indicator using neural networks

Proceeding of: 2010 2nd IEEE International Conference on Information and Financial Engineering (ICIFE 2010), 17-19 September 2010, Chongqing, China 2010Trading and Stock Behavioral Analysis Systems require efficient Artificial Intelligence techniques for analyzing large financial datasets and have become in the current economic landscape a significant challenge for multi disciplinary research. Particularly, Trading oriented Decision Support Systems based on the Chartist or Technical Analysis Relative Strength Indicator (RSI) have been published and used worldwide. However, its combination with Neural Networks as a branch of evolutionary computing which can outperform previous results remain a relevant approach which has not deserved enough attention. In this paper, we present the Chartist Analysis Platform for Trading (CAST, in short) platform, a proof of concept architecture and implementation of a Trading Decision Support System based on the RSI N value calculation and Feed Forward Neural Networks (FFNN). CAST provides a set of relatively more accurate financial decisions yielded by the combination of Artificial Intelligence techniques to the N calculation for RSI and a more precise and improved upshot obtained from feed forward algorithms application to stock value datasets.This work is supported by the Spanish Ministry of Industry, Tourism, and Commerce under the project GODO2 (TSI- 020100-2008-564) and SONAR2 (TSI-020100-2008- 665), under the PIBES project of the Spanish Committee of Education & Science (TEC2006-12365-C02-01) and the MID-CBR project of the Spanish Committee of Education & Science (TIN2006-15140-C03-02). Furthermore, this work is supported by the General Council of Superior Technological Education of Mexico (DGEST). Additionally, this work is sponsored by the National Council of Science and Technology (CONACYT) and the Public Education Secretary (SEP) through PROMEPPublicad

Improving trading saystems using the RSI financial indicator and neural networks.

Proceedings of: 11th International Workshop on Knowledge Management and Acquisition for Smart Systems and Services (PKAW 2010), 20 August-3 September 2010, Daegu (Korea)Trading and Stock Behavioral Analysis Systems require efficient Artificial Intelligence techniques for analyzing Large Financial Datasets (LFD) and have become in the current economic landscape a significant challenge for multi-disciplinary research. Particularly, Trading-oriented Decision Support Systems based on the Chartist or Technical Analysis Relative Strength Indicator (RSI) have been published and used worldwide. However, its combination with Neural Networks as a branch of computational intelligence which can outperform previous results remain a relevant approach which has not deserved enough attention. In this paper, we present the Chartist Analysis Platform for Trading (CAST, in short) platform, a proof-of-concept architecture and implementation of a Trading Decision Support System based on the RSI and Feed-Forward Neural Networks (FFNN). CAST provides a set of relatively more accurate financial decisions yielded by the combination of Artificial Intelligence techniques to the RSI calculation and a more precise and improved upshot obtained from feed-forward algorithms application to stock value datasets.This work is supported by the Spanish Ministry of Industry, Tourism, and Commerce under the EUREKA project SITIO (TSI-020400-2009-148), SONAR2 (TSI-020100-2008-665 and GO2 (TSI-020400-2009-127). Furthermore, this work is supported by the General Council of Superior Technological Education of Mexico (DGEST). Additionally, this work is sponsored by the National Council of Science and Technology (CONACYT) and the Public Education Secretary (SEP) through PROMEP.Publicad

CAST: using neural networks to improve trading systems based on technical analysis by means of the RSI financial indicator

Stock price predictions have been a field of study from several points of view including, among others, artificial intelligence and expert systems. For short term predictions, the technical indicator relative strength indicator (RSI) has been published in many papers and used worldwide. CAST is presented in this paper. CAST can be seen as a set of solutions for calculating the RSI using arti ficial intelligence techniques. The improvement is based on the use of feedforward neural networks to calculate the RSI in a more accurate way, which we call the iRSI. This new tool will be used in two sce narios. In the first, it will predict a market in our case, the Spanish IBEX 35 stock market. In the second, it will predict single company values pertaining to the IBEX 35. The results are very encouraging and reveal that the CAST can predict the given market as a whole along with individual stock pertaining to the IBEX 35 index.This work is supported by the Spanish Ministry of Industry, Tourism, and Commerce under the EUREKA project SITIO (TSI- 020400-2009-148), SONAR2 (TSI-020100-2008-665), INNOVA 3.0 (TSI-020100-2009-612) and GO2 (TSI-020400-2009-127).Publicad

Hybrid Machine Learning Technique for Forecasting Dhaka Stock Market Timing Decisions

Forecasting stock market has been a difficult job for applied researchers owing to nature of facts which is very noisy and time varying. However, this hypothesis has been featured by several empirical experiential studies and a number of researchers have efficiently applied machine learning techniques to forecast stock market. This paper studied stock prediction for the use of investors. It is always true that investors typically obtain loss because of uncertain investment purposes and unsighted assets. This paper proposes a rough set model, a neural network model, and a hybrid neural network and rough set model to find optimal buy and sell of a share on Dhaka stock exchange. Investigational findings demonstrate that our proposed hybrid model has higher precision than the single rough set model and the neural network model. We believe this paper findings will help stock investors to decide about optimal buy and/or sell time on Dhaka stock exchange

La valoración de empreses mediante la lógica borrosa

[spa] La complejidad de la toma de decisiones en el campo de la economía y las finanzas se ha incrementado en los últimos años. Como resultado, se está prestando cada vez más atención al desarrollo e implementación de modelos matemáticos que puedan dar respuesta a estos problemas. La investigación en el campo de la lógica borrosa ha sido un tema de creciente interés durante muchas décadas, ya que es un concepto fundamental y común en la ciencia. Desde 1965, cuando se publicó el título seminal "Fuzzy sets" (Zadeh, L. A. 1965), se produjo un cambio de la lógica binaria a la lógica multivalente. Este cambio permite dar paso a teorías relacionadas con la incertidumbre, a través de una metodología borrosa, para poder considerar todos los escenarios posibles en la toma de decisiones, teniendo en cuenta la objetividad y subjetividad de los parámetros a considerar. En general, el objetivo principal de esta tesis doctoral es identificar las características y oportunidades de negocio a través de un análisis de valoración de empresas, que permita una mejor interpretación del contexto incierto para la toma de decisiones. Es decir, la teoría de la decisión en la incertidumbre se desarrolla con la valoración de empresas. Se analiza la situación en la que se encuentra y se estudian las aportaciones que podemos hacer en este campo con los principales algoritmos de lógica difusa estudiados por autores como J. Gil Aluja, A. Kaufmann, R. Yager, entre otros, con especial énfasis en aquellos que han sido aplicados al ámbito empresarial y financiero. La valoración de empresas es un proceso fundamental y complejo en los sistemas económico-financieros. En un entorno que evoluciona hacia formas más complejas e inciertas, es necesario presentar nuevos modelos de valoración empresarial más dinámicos basados en técnicas de tratamiento y gestión de la incertidumbre y toma de decisiones, para eliminar la ambigüedad y la confusión en entornos inciertos. La primera aportación de este trabajo es el análisis del estado de la cuestión realizado a través de dos estudios bibliométricos que estudian las aportaciones de la comunidad científica a la lógica borrosa y la valoración empresarial. Destaca la importancia de los factores subjetivos a la hora de tomar decisiones en un entorno económico y financiero. La segunda contribución es el desarrollo de aplicaciones que muestren la toma de decisiones en la incertidumbre aplicada a los métodos de valoración de empresas. Este estudio nos permite desarrollar algoritmos genéricos y modelos matemáticos que se pueden aplicar a la realidad empresarial, para probar su utilidad. En este trabajo, se destacan el coeficiente de adecuación, el coeficiente de calificación, la distancia de Hamming, la teoría del clon, el modelo de preferencia subjetiva, el algoritmo húngaro, los operadores OWA, los intervalos y los expertones. La tercera contribución es un nuevo algoritmo que combina la matemática borrosa y la valoración de empresas, lo que contribuye al desarrollo de la teoría de la decisión en el ámbito empresarial. En concreto, se desarrolla un modelo de valoración de empresas mediante el descuento de flujos de caja y las matemáticas borrosas, mostrando su utilidad y la posibilidad de ser aplicado por la comunidad académica y profesional en el posterior análisis del valor de una empresa. El modelo propuesto sistematiza y ordena el uso de intervalos para establecer un valor de negocio mínimo y máximo para la empresa. Por lo tanto, hemos encontrado un intervalo de confianza del posible valor comercial. Finalmente, podríamos decir que a nivel general hay dos aportaciones importantes a destacar en esta tesis doctoral: la aplicabilidad y el desarrollo. Aplicamos algoritmos y modelos en los métodos de valoración de empresas y desarrollamos un nuevo algoritmo que contribuye al desarrollo de la teoría de la decisión

La valoración de empreses mediante la lógica borrosa

Programa de Doctorat en Empresa[spa] La complejidad de la toma de decisiones en el campo de la economía y las finanzas se ha incrementado en los últimos años. Como resultado, se está prestando cada vez más atención al desarrollo e implementación de modelos matemáticos que puedan dar respuesta a estos problemas. La investigación en el campo de la lógica borrosa ha sido un tema de creciente interés durante muchas décadas, ya que es un concepto fundamental y común en la ciencia. Desde 1965, cuando se publicó el título seminal "Fuzzy sets" (Zadeh, L. A. 1965), se produjo un cambio de la lógica binaria a la lógica multivalente. Este cambio permite dar paso a teorías relacionadas con la incertidumbre, a través de una metodología borrosa, para poder considerar todos los escenarios posibles en la toma de decisiones, teniendo en cuenta la objetividad y subjetividad de los parámetros a considerar. En general, el objetivo principal de esta tesis doctoral es identificar las características y oportunidades de negocio a través de un análisis de valoración de empresas, que permita una mejor interpretación del contexto incierto para la toma de decisiones. Es decir, la teoría de la decisión en la incertidumbre se desarrolla con la valoración de empresas. Se analiza la situación en la que se encuentra y se estudian las aportaciones que podemos hacer en este campo con los principales algoritmos de lógica difusa estudiados por autores como J. Gil Aluja, A. Kaufmann, R. Yager, entre otros, con especial énfasis en aquellos que han sido aplicados al ámbito empresarial y financiero. La valoración de empresas es un proceso fundamental y complejo en los sistemas económico-financieros. En un entorno que evoluciona hacia formas más complejas e inciertas, es necesario presentar nuevos modelos de valoración empresarial más dinámicos basados en técnicas de tratamiento y gestión de la incertidumbre y toma de decisiones, para eliminar la ambigüedad y la confusión en entornos inciertos. La primera aportación de este trabajo es el análisis del estado de la cuestión realizado a través de dos estudios bibliométricos que estudian las aportaciones de la comunidad científica a la lógica borrosa y la valoración empresarial. Destaca la importancia de los factores subjetivos a la hora de tomar decisiones en un entorno económico y financiero. La segunda contribución es el desarrollo de aplicaciones que muestren la toma de decisiones en la incertidumbre aplicada a los métodos de valoración de empresas. Este estudio nos permite desarrollar algoritmos genéricos y modelos matemáticos que se pueden aplicar a la realidad empresarial, para probar su utilidad. En este trabajo, se destacan el coeficiente de adecuación, el coeficiente de calificación, la distancia de Hamming, la teoría del clon, el modelo de preferencia subjetiva, el algoritmo húngaro, los operadores OWA, los intervalos y los expertones. La tercera contribución es un nuevo algoritmo que combina la matemática borrosa y la valoración de empresas, lo que contribuye al desarrollo de la teoría de la decisión en el ámbito empresarial. En concreto, se desarrolla un modelo de valoración de empresas mediante el descuento de flujos de caja y las matemáticas borrosas, mostrando su utilidad y la posibilidad de ser aplicado por la comunidad académica y profesional en el posterior análisis del valor de una empresa. El modelo propuesto sistematiza y ordena el uso de intervalos para establecer un valor de negocio mínimo y máximo para la empresa. Por lo tanto, hemos encontrado un intervalo de confianza del posible valor comercial. Finalmente, podríamos decir que a nivel general hay dos aportaciones importantes a destacar en esta tesis doctoral: la aplicabilidad y el desarrollo. Aplicamos algoritmos y modelos en los métodos de valoración de empresas y desarrollamos un nuevo algoritmo que contribuye al desarrollo de la teoría de la decisión