Use of Artificial Neural Networks in Forecasting of Financial Time Series of High Frequencies with Stock Exchange Quotations as an Example
cytuj
pobierz pliki
RIS BIB ENDNOTEChoose format
RIS BIB ENDNOTEUse of Artificial Neural Networks in Forecasting of Financial Time Series of High Frequencies with Stock Exchange Quotations as an Example
Publication date: 23.03.2011
Schedae Informaticae, 2010, Volume 19, pp. 79 - 98
Authors
Use of Artificial Neural Networks in Forecasting of Financial Time Series of High Frequencies with Stock Exchange Quotations as an Example
A field of science such as artificial neural networks (ANN) arouses more and more interest all over the world, not only among academics and researchers. Since its beginning in the 1940‟ties it has experienced its ups and downs. From the huge fascination in the early stage to nearly falling into oblivion after Minsky‟s book [10]. Then in the 80‟ties interest in ANN experienced a rapid growth which surprised everyone and resulted in a dramatic rise and demand for information about ANN. This interest is also a result of a very dynamic development of computer science in the recent years as well as increasing need for iterative computational models, to which most definitely we can include ANN.
Azoff E. M.; Neural Network Time Series Forecasting of Financial Markets, Wiley, New York 1994.
Doman M., Doman R.; Analiza dynamicznego polskiego rynku akcji na podstawie notowań indeksu WIG, Zeszyty Naukowe AE w Poznaniu, 18, Prace z ekonometrii finansowej, Poznań 2002.
Garsztka P., Łażewski M.; Wykorzystanie sieci neuronowych do prognozowania szeregów finansowych o wysokiej częstotliwości, na przykładzie notowań akcji na GPW w Warszawie, Zeszyty Naukowe AE w Poznaniu, 55, Prace z ekonometrii finansowej, Poznań 2005.
Gately E.; Sieci neuronowe. Prognozowanie finansowe i projektowanie systemów transakcyjnych, WIG-Press, Warszawa 1999.
Kryzanowski L., Galler M., Wright D.; Using Artificial Neural Networks to Pick Stocks, Financial Analysts Journal, 1993.
Łażewski M., Matuszewski P., Zator K.; Nieliniowe charakterystyki szeregów czasowych cen akcji z notowań ciągłych Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie, Zeszyty Naukowe AE w Poznaniu, 18, Prace z ekonometrii finansowej, Poznań 2002.
Lula P.; Badania porównawcze wybranych metod uczenia jednokierunkowych sieci neuronowych, Zeszyty Naukowe UEK w Krakowie, 3, Taksonomia, Kraków 1996.
Lula P.; Jednokierunkowe sieci neuronowe w modelowaniu zjawisk ekonomicznych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków 1999.
Lula P.; Wstępna analiza danych w procesie modelowania przy użyciu sieci neuronowych, Zeszyty Naukowe UEK w Krakowie, 493, Prace z zakresu informatyki i jej zastosowań, Kraków 1997.
Minsky M., Papert S.; Perceptrons, MIT Press, Cambridge 1969.
Morajda J.; Analiza wpływu początkowych parametrów uczenia na efektywność sieci neuronowych w prognozowaniu finansowym, Zeszyty Naukowe UEK w Krakowie, 641, Prace z zakresu informatyki i jej zastosowań, Kraków 2004.
Morajda J.; Czynniki efektywnego wykorzystania sieci neuronowych w procesie modelowania rynków finansowych, Zeszyty Naukowe UEK w Krakowie, 604, Prace z zakresu informatyki i jej zastosowań, Kraków 2002.
Morajda J.; Neural networks as predictive models in financial futures trading, Proceedings of the 5th Conference “Neural Networks and Soft Computing” in Zakopane 6–10.06.2000, Częstochowa 2000.
Orzeszko W.; Krótkoterminowe prognozowanie chaotycznych szeregów czasowych, Przegląd Statystyczny 3, 2004.
Refenes P.; Neural Networks in the Capital Markets, John Wiley & Sons, Sydney 1995.
Siriopoulos C., Markellos R.N., Sirlantzis K.; Application of Artificial Neural Networks in Emerging Financial Markets, Neural Networks, 1996.
Tadeusiewicz R.; Możliwości i problemy wykorzystania sieci neuronowych w prognozowaniu procesów gospodarczych, Zeszyty Naukowe UEK w Krakowie, 493, Prace z zakresu informatyki i jej zastosowań, Kraków 1997.
Tadeusiewicz R.; Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1993.
Tarczyński W.; Analiza dyskryminacyjna na giełdzie papierów wartościowych, Przegląd Statystyczny 1–2, 1996.
Trippi R.R., DeSieno D.; Trading Equity Index Futures with a Neural Network, The Journal of Portfolio Management, 1992.
Information: Schedae Informaticae, 2010, Volume 19, pp. 79 - 98
Article type: Original article
Titles:
Use of Artificial Neural Networks in Forecasting of Financial Time Series of High Frequencies with Stock Exchange Quotations as an Example
Use of Artificial Neural Networks in Forecasting of Financial Time Series of High Frequencies with Stock Exchange Quotations as an Example
Published at: 23.03.2011
Article status: Open
Licence: None
Percentage share of authors:
Article corrections:
-Publication languages:
EnglishView count: 2055
Number of downloads: 999