Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen bei der Aktienkursprognose

Kurz und knapp

• Der Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen bei der Aktienkursprognose eröffnet neue Perspektiven in den Finanzmärkten.
• Das Werk wurde mit einer Bestnote von 1,7 an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg ausgezeichnet und ist ein essentielles Werk im Bereich Investition und Finanzierung.
• Das Buch zeigt, wie Künstliche Neuronale Netze eine umfassendere Berücksichtigung von Daten ermöglichen und die Qualität von Prognosen erheblich verbessern.
• Es verbindet eine historische Perspektive mit moderner Anwendung und erläutert die Vorzüge der Technologie anhand praktischer Beispiele.
• Leser, die ihr Investmentportfolio optimieren oder wissenschaftlich fundierte Methoden zur Aktienkursvorhersage suchen, werden von diesem Buch profitieren.
• Die innovative Herangehensweise bietet theoretische und empirische Erkenntnisse zur Anpassung an Umweltveränderungen, was es zu einem unverzichtbaren Begleiter für Strategen und Analysten macht.

Beschreibung:

Der Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen bei der Aktienkursprognose eröffnet neue Perspektiven in der Welt der Finanzmärkte. Ursprünglich als Diplomarbeit an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg im Jahr 1996 verfasst, beleuchtet dieses Werk die Nutzung moderner Technologien zur Vorhersage von Aktienkursen. Die Arbeit ist ein essentielles Werk im Bereich der Investition und Finanzierung, das mit einer Bestnote von 1,7 ausgezeichnet wurde und sich in mehrere bedeutende Kategorien einreiht, darunter Wirtschaft, Business & Karriere sowie Weltwirtschaft.

Die Hauptproblematik, die diese umfassende Schrift behandelt, ist die Komplexität der globalen Aktienmärkte und die Vielzahl der Einflussfaktoren, die sich auf die Entwicklung einzelner Aktienkurse auswirken. Mit traditioneller Analyse stoßen Prognosen häufig an ihre Grenzen, da oft nur einzelne Faktoren berücksichtigt werden. Hier setzt das Buch an und zeigt, wie der Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen bei der Aktienkursprognose eine umfassendere Berücksichtigung von Daten ermöglicht und die Qualität der Prognosen erheblich verbessert.

Ein fesselndes Element dieses Werkes ist seine historische Perspektive gepaart mit einer modernen Anwendung. Bereits in den späten 80er Jahren begann sich das Augenmerk von der reinen Theorie auf die praktischen Anwendungen Künstlicher Neuronaler Netze zu verlagern. Diese Netzwerke, bekannt für ihre Lern- und Anpassungsfähigkeit, erweisen sich besonders wertvoll in Situationen mit variablen Einflussfaktoren und schwer fassbaren Zusammenhängen. Die Vorzüge dieser Technologie werden im Buch anhand praktischer Beispiele erläutert, sodass Leser nicht nur theoretisches Wissen erlangen können, sondern auch nachvollziehbare Anwendungen in der Praxis.

Leser, die sich für die Optimierung ihres Investmentportfolios interessieren oder nach innovativen, wissenschaftlich fundierten Methoden zur Aktienkursvorhersage suchen, werden vom Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen bei der Aktienkursprognose profitieren. Es ermöglicht eine neuartige Herangehensweise an ökonomische Prognosen durch die Nutzung von Modelle, die alternative Handlungsstrategien und deren Auswirkungen untersuchen. Hierbei werden sowohl theoretische als auch empirische Erkenntnisse zur Anpassung an Umweltveränderungen berücksichtigt, was das Buch zu einem unverzichtbaren Begleiter für Strategen und Analysten im wirtschaftlichen Sektor macht.

Letztes Update: 17.09.2024 04:11