Automated Stock Market Trading using Machine Learning
Lingua: inglese
Editore: LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2018, 2018
- Brossura
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Stock market decision making is a very challenging and difficult task of financial data prediction. Prediction about the stock market with high accuracy movement yield profit for investors of the stocks. Because of the complexity of stock market financial data, development of effective models for prediction decision is very difficult, and it must be accurate. This study attempted to develop models for prediction of the stock market and to decide whether to buy/hold the stock using data mining and machine learning techniques. The machine learning technique like Naive Bayes, k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network(ANN)and Random Forest have been used for developing the prediction model. Technical indicators are calculated from the stock prices based on timeline data and it is used as inputs of the proposed prediction models. Ten years of stock market data have been used for signal prediction of stock. Based on the dataset, these models are capable to generate buy/hold signal for the stock market as an output.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 56 pp. Englisch.…
Codice articolo 9786134959216
- Titolo
- Automated Stock Market Trading using Machine Learning
- Autore
- Parth Shah
- Editore
- LAP LAMBERT Academic Publishing Jan 2018
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 6134959219
- ISBN 13
- 9786134959216
- Peso dell'articolo
- 102 grammi
- Dimensioni
- 220x150x4 mm
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buchversandmimpf2000
Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Impressum Thorsten Retsch Buchversand Mimpf2000 Oberölschnitz 16 95517 Emtmannsberg Deutschland Telefon: 09209-2023188 Email: mimpf2000@online.de USt-ID-Nr.: DE 235096871 Wir führen gebrauchte Bücher aus allen Sparten der Literatur
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Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
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