Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Computational Finance: Stock Price Prediction. Linear and Exponential Regressions vs. Artificial Neural Network

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: reza gharoie ahangar
ISBN: 9783659235351
Год издания: 2012
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 80
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 30500 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:
Код товара: 493746
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Nowadays, investing in a market needs accurate information. The Stock Exchange is one of the most important markets which an investor can invest in. In this respect, this book reveals a method for investors through which they can gain more profit by processing the data in a stock market correctly. In addition, by using the method presented in this book, everyone can anticipate the stock price of every industry in a stock market. The newest report from world federation of exchanges in 2011 revealed that the index and present value of Tehran Stock Exchange is the second rank of highest Stock Exchange in the word. This model has been experimented on Tehran Stock Exchange and the results were satisfactory.
Ключевые слова: Stock Price, Linear and Exponential Regressions, Artificial Neural Networks (ANNs), Tehran Stock Exchange (TSE)