Trading Beslutningsstøtte System

Beslutningsstøttesystem - DSS. DEFINITION av beslutningsstøttesystem - DSS. A beslutningsstøttesystem DSS er et datastyrt informasjonssystem som brukes til å støtte beslutningstaking i en organisasjon eller virksomhet. En DSS lar brukerne sive seg gjennom og analysere massive dataamme og kompilere informasjon som kan brukes til å løse problemer og gjøre bedre beslutninger. Fordelene ved beslutningsstøttesystemer inkluderer mer informert beslutningstaking, rettidig problemløsing og forbedret effektivitet for å håndtere problemer med raskt skiftende variabler. BREAK NED Beslutningstøtte System - DSS. Operations ledelses - og planleggingsnivåer i en organisasjon kan bruke en DSS til å kompilere informasjon og data og syntetisere det til handling. Dette gjør at sluttbrukeren kan ta mer informerte beslutninger i raskere tempo. Hva kan en DSS analysere. DSS er et informasjonsprogram som produserer omfattende informasjon Dette er forskjellig fra en operasjonsapplikasjon, som vil bli brukt til å samle d Ata i utgangspunktet En DSS brukes primært av mid-to-level management, og det er nøkkelen for å forstå store mengder data. For eksempel kan en DSS brukes til å projisere selskapets inntekter i løpet av de kommende seks månedene På nye forutsetninger om produktsalg På grunn av den store mengden variabler som omgir de prognostiserte inntektstallene, er dette ikke en enkel beregning som kan gjøres for hånd. A DSS kan integrere flere variabler og generere et utfall og alternative resultater, alt basert på selskapets tidligere produktsalgsdata og nåværende variabler. Hvordan kan en DSS presentere informasjonen. Hovedformålet med å bruke en DSS er å presentere informasjon til kunden på en måte som er lett å forstå. Fordelen med et DSS-system er at det kan Programmeres for å generere mange typer rapporter, alt basert på brukerspesifikasjoner. En DSS kan generere informasjon og skrive den grafisk, for eksempel et linjediagram som representerer forventet inntekt eller som en skriftlig rapport. Hvor Kan en DSS bli brukt. Som teknologien fortsetter å fortsette, er dataanalyse ikke lenger begrenset til store voluminøse hovedrammer Siden en DSS er i hovedsak en applikasjon, kan den lastes på de fleste datasystemer, inkludert bærbare datamaskiner. Visse DSS-applikasjoner er også tilgjengelige via mobile enheter Fleksibiliteten til DSS er ekstremt gunstig for kunder som reiser ofte. Dette gir dem muligheten til å være godt informert til enhver tid, noe som igjen gir dem muligheten til å ta de beste beslutningene for deres firma og kunder når som helst. Adaptive Stock Index Trading Decision Support System. Wen-Chyuan Chiang a. David Enke b. Renzhong Wang da Collins College of Business, Universitetet i Tulsa, 800 South Tucker Drive, Helmerich Hall 118B, Tulsa, OK, 74104, USA. b Institutt for ingeniørfag og systemteknologi, laboratorium for investering og finansiell engineering, intelligente systemer senter, Missouri universitet for vitenskap og teknologi, 221 ingeniør G Management, 600 W 14th Street, Rolla, MO, 65409-0370, USA. c 9142 S Sheridan, Tulsa, OK, 74133, USA. d Microsoft Corporation, 205 108th Ave NE 400, Bellevue, WA, 98004, United Stater. Mottatt 11. februar 2016 Revidert 19. april 2016 Godkjent 20. april 2016 Tilgjengelig online 25. april 2016. Systemet gir en automatisert og adaptiv modellvalgsprosess. Systemet forutsier aksjekursretningen, i stedet for det prognostiserte nivået. Artikkel svarmoptimalisering er brukt for å redusere beregningstiden. Denoising brukes til å håndtere volatilitet i børsene. Å diskutere retning og bevegelse av aksjeindekspriser er vanskelig, noe som ofte fører til overdreven handel, transaksjonskostnader og tapte muligheter. Ofte trenger handelsfolk en systematisk metode for ikke bare å se handel muligheter, men også å gi en konsistent tilnærming, og dermed minimere handelsfeil og kostnader. Mens mekaniske handelssystemer eksisterer, er de vanligvis utformet for en bestemt aksje, aksjeindeks eller andre er finansiell eiendel og er ofte svært avhengig av forhåndsvalgte innganger og modellparametere som forventes å fortsette å gi handelsinformasjon godt etter den første opplæringen eller den testede modellutviklingsperioden. Følgende forskning fører til en detaljert handelsmodell som gir en mer effektiv og intelligent måte for å gjenkjenne handelssignaler og bistå investorer med handelsbeslutninger ved å benytte et system som tilpasser både inngangene og prediksjonsmodellen basert på ønsket utgang. For å illustrere den adaptive tilnærmingen blir flere innganger og modelleringsteknikker benyttet, inkludert nevrale nettverk, partikkelsvarm optimalisering og denoising Simuleringer med aksjeindekser illustrerer hvordan handelsmenn kan generere høyere avkastning ved hjelp av den utviklede adaptive beslutningsstøttesystemmodellen. Fordelene ved å legge til adaptiv og intelligent beslutningsprosess i prognoser er også omtalt. Beslutningsstøtte system. Neurale nettverk. Partikkel swarm optimalisering. Adaptive lager sel ection. Direction prediction. Fig 1 Fig 2 Fig 3 Fig 4.An intelligent aksjemarked beslutning beslutningssystem gjennom integrering av genetisk algoritme basert fuzzy neurale nettverk og kunstige nevrale nettverk. a Institutt for industriell ingeniørfag, Taipei University of Technology, Taipei 106, Taiwan. b Department of Finance, I-Shou University, Kaohsiung County, Taiwan 840, Taiwan. c Institutt for systemteknikk, Chin-Wei Computer Company, Taipei, Taiwan. Mottatt 1. januar 1998 Revisert 1. august 1998 Tilgjengelig online 13. november 2000. Aksjemarkedet, som har blitt undersøkt av ulike forskere, er et ganske komplisert miljø. De fleste undersøkelser vedrørte kun de tekniske indeksene kvantitative faktorer, i stedet for kvalitative faktorer, for eksempel politisk effekt. Den sistnevnte spiller imidlertid en kritisk rolle i børsmiljøet. Denne studien utvikler et genetisk algoritmebasert fuzzy neuralt nettverk GFNN for å formulere kunnskapsbasen til fuzzy inference regler som kan måle eliminere den kvalitative effekten på aksjemarkedet Neste er effekten videre integrert med de tekniske indeksene gjennom det kunstige nevrale nettet ANN Et eksempel basert på Taiwan aksjemarkedet benyttes for å vurdere det foreslåtte intelligente systemet Evalueringsresultater indikerer at det neurale nettverket vurderer begge De kvantitative og kvalitative faktorene utmerker det neurale nettverket, og vurderer bare de kvantitative faktorene, både i klarhet på kjøpssteder og kjøpesalgsresultater. Støttemarkedet. Beslutningsstøtte system. Kunstige nevrale nettverk. Fuzzy neurale nettverk. Genetiske algoritmer. Tilsvarende forfatter Tel 886 2 27712171.Copyright 2001 Elsevier Science BV Alle rettigheter reservert. Søk artikler.