A heuristic forecasting model for stock decision

This paper describes a heuristic forecasting model based on neural networks for stock decision-making. Some heuristic strategies are presented for enhancing the learning capability of neural networks and obtaining better trading performance. The China Shanghai Composite Index is used as case study. The forecasting model can forecast the buying and selling signs according to the result of neural network prediction. Results are compared with a benchmark buy-and-hold strategy. The forecasting model was found capable of consistently outperforming this benchmark strategy

L'utilisation des réseaux de neurones artificiels en finance.

Depuis le début de la décennie 1990, les réseaux de neurones artificiels habituellement utilisés en physique appliquée font leur entrée dans les sciences de gestion en tant que méthode quantitative de prévision, à côté des méthodes statistiques classiques. Ils sont en particulier utilisés en finance, mais d’autres champs de la gestion sont aussi concernés. L’objet du présent article est d’abord de présenter succinctement l’architecture et le mode de fonctionnement de la classe de réseaux les plus couramment utilisés en finances : les réseaux à couches. Il est ensuite de montrer l’intérêt de cet outil pour les applications de finance, face aux méthodes statistiques classiques, à travers un balayage des champs d’application déjà explorés. Enfin, la dernière partie de l’article s’attache à recenser les imperfections dont souffre encore cet outil, aujourd’hui en plein développement.réseaux de neurones artificiels, finance, prévisions, méthodes de prévisions

Neurale Netwerken in Marketing

Doel van dit artikel is een introductie te geven van neurale netwerken voor diegenen die in marketing of marktonderzoek werkzaam zijn. Eerst wordtingegaan op de (biologische) achtergrond van neurale netwerken. Vervolgens worden diverse aspecten van neurale netwerken besproken: leren aan de hand van voorbeelden, parameters, ‘backpropagalion netwerken’, prototype-gebaseerde netwerken. Daarna wordt een vergeijking getrokken met traditionele statistiek en artificiele intelligentie. Het artikel vervolgt met een discussie over mogelijke toepassingen. Tot slot worden zaken besproken die samenhangen met toepassing in de praktijk, ook omvattend de beschrijving van een aantal beschikbare programma’s

Time series forecasting with neural networks: a comparative study using the air line data

Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/73285/1/1467-9876.00109.pd

Sistema de apoio à decisão para a classificação de risco em projectos de tecnologias de informação

O trabalho que a seguir se apresenta tem como objectivo descrever a criação de um modelo que sirva de suporte a um sistema de apoio à decisão sobre o risco inerente à execução de projectos na área das Tecnologias de Informação (TI) recorrendo a técnicas de mineração de dados. Durante o ciclo de vida de um projecto, existem inúmeros factores que contribuem para o seu sucesso ou insucesso. A responsabilidade de monitorizar, antever e mitigar esses factores recai sobre o Gestor de Projecto. A gestão de projectos é uma tarefa difícil e dispendiosa, consome muitos recursos, depende de numerosas variáveis e, muitas vezes, até da própria experiência do Gestor de Projecto. Ao ser confrontado com as previsões de duração e de esforço para a execução de uma determinada tarefa, o Gestor de Projecto, exceptuando a sua percepção e intuição pessoal, não tem um modo objectivo de medir a plausibilidade dos valores que lhe são apresentados pelo eventual executor da tarefa. As referidas previsões são fundamentais para a organização, pois sobre elas são tomadas as decisões de planeamento global estratégico corporativo, de execução, de adiamento, de cancelamento, de adjudicação, de renegociação de âmbito, de adjudicação externa, entre outros. Esta propensão para o desvio, quando detectada numa fase inicial, pode ajudar a gerir melhor o risco associado à Gestão de Projectos. O sucesso de cada projecto terminado foi qualificado tendo em conta a ponderação de três factores: o desvio ao orçamentado, o desvio ao planeado e o desvio ao especificado. Analisando os projectos decorridos, e correlacionando alguns dos seus atributos com o seu grau de sucesso o modelo classifica, qualitativamente, um novo projecto quanto ao seu risco. Neste contexto o risco representa o grau de afastamento do projecto ao sucesso. Recorrendo a algoritmos de mineração de dados, tais como, árvores de classificação e redes neuronais, descreve-se o desenvolvimento de um modelo que suporta um sistema de apoio à decisão baseado na classificação de novos projectos. Os modelos são o resultado de um extensivo conjunto de testes de validação onde se procuram e refinam os indicadores que melhor caracterizam os atributos de um projecto e que mais influenciam o risco. Como suporte tecnológico para o desenvolvimento e teste foi utilizada a ferramenta Weka 3. Uma boa utilização do modelo proposto possibilitará a criação de planos de contingência mais detalhados e uma gestão mais próxima para projectos que apresentem uma maior propensão para o risco. Assim, o resultado final pretende constituir mais uma ferramenta à disposição do Gestor de Projecto.The aim of this work is to create a model that sustains a decision support system which determines the inherent risk of the execution of projects in the Information Technologiescontext. During the life cycle of a project, there are a number of factors that contribute to its success or failure. The responsibility of monitoring, predicting and mitigating these factors belongs to the Project Manager. The management of projects is a hard and expensive task, it consumes many resources and depends on many variables and, frequently, even on the experience of its own Project Manager. When confronted with the estimate of duration and effort for the execution of a specific task, the Project Manager doesn´t have, except for his own perception and personal intuition, an objective way to measure the plausibility of the values which are presented by the task executor. These predictions are paramount for the organization, because many strategic decisions, concerning projects, are base on them. Decisions such as: global planning, execution, postponement, cancellation, outsourcing, scope renegotiation, etc. This tendency for deviation, when detected at an initial stage, may help to better manage the risk of Project Management. The success of each completed project was calculated taking into account the weighting of three factors: was it on time, on budget and within client specification. After analyzing all closed projects, and correlating some of its attributes with the degree of success, the model classifies, qualitatively, a new project for risk. In this context the risk is the degree of deviation from the project to success. Using data mining algorithms, such as classification trees and neural networks, this report describes the development of a model that supports a Decision Support System for theclassification of new projects for risk. The models are the result of an extensive set of tests toseek validation and refine the indicators that best characterize a project and that most influence the risk. As technological support for developing and testing the tool was used Weka 3. A good use of the proposed model will enable the creation of more detailed contingency plans and closer management for projects with a greater propensity for risk. The final result of this project aims to be one more tool which the Project Manager can have at his disposal. A good use of the proposed model will imply the creation of more detailed contingency plans and a closer management for projects that have a larger tendency for risk

Hacia una cuantificación del fenómeno dialéctico : redes neuronales y debate político

Programa de doctorado en Lingüística y Comunicación del Fenómeno Dialéctico : Redes Neuronales y Debate PolíticoEste trabajo es un acercamiento a la cuantificación del fenómeno retórico desde las redes neuronales artificiales. Tras acomodar al estudio la bibliografía existente, y desde el prisma de las Ciencias Políticas, se definen variables empíricas que permiten determinar la idoneidad retórica de un determinado discurso. Tras ello, se valoran con los indicadores definidos todos los debates políticos que se han desarrollado en España desde la regeneración democrática y entre los candidatos a la Presidencia del Gobierno. Con los datos de que se cuenta, se entrena una red neuronal artificial por cada plano o bloque en que se divide el análisis del discurso. En función de los resultados obtenidos, se puede afirmar que es posible determinar desde variables lingüísticas quién se ha impuesto en una contienda retórica, sin la intervención directa de un observador que mediatice el estudio. Eso sí, se debe aclarar que la herramienta se centra en dilucidar quién ha intervenido mejor, desde el punto de vista formal, quién ha empleado mejor los recursos lingüísticos, y no en la confrontación argumental. En todo momento se valoran los distintos planos que la Filología tradicional ha empleado en sus acercamientos teóricos. Y desde estos, desde las variables que suponen la principal novedad de este trabajo de investigación, se abren interesantes aplicaciones tales como la clasificación tipológica (en textos orales o escritos) que podría emplearse en los diversos buscadores de Internet, sin la intervención humana, o la mejora del aprendizaje retórico en futuros políticos o estudiantes. En cuanto a las aplicaciones efectivamente realizadas, se entrenan dos conjuntos de redes diferentes. La primera de ellas con discursos políticos; la segunda, que contaba con un caudal de muestras muy superior, con fragmentos retóricos de ligas de debates universitarias. El comportamiento de ambas redes ha sido sensiblemente diferente, entre otros motivos porque las muestras estudiantiles eran más heterogéneas y requerían de un mayor número de neuronas en las capas ocultas.Universidad Pablo de Olavide. Departamento de Filología y Traducció

Representing intelligent decision making in discrete event simulation : a stochastic neural network approach

The problem of representing decision making behaviour in discrete event simulation was investigated. Of particular interest was modelling variety in the decisions, where different people might make different decisions even where the same circumstances hold. An initial investigation of existing and alternative approaches for representing decision making was carried out. This led to the suggestion of using a neural network to represent the decision making behaviour in the form of a multi-criteria probability distribution based on data of observed decision making. The feasibility of the stochastic neural network approach was investigated. Models were fitted using artificial data from discrete and continuous distributions that included the shape parameters as inputs, and tested against known results from the distributions. Also a bank simulation was used to collect data from volunteers who controlled the queuing decisions of customers inside the bank. Models of their behaviour were created and implemented in the bank simulation to automate the decision making of customers. The investigation established the feasibility of the approach, although it indicated the need for substantial amounts of data showing examples of decision making. A hybrid model that combined the stochastic neural network approach with a rule-based approach allowed the development of more general models of decision making behaviour