Geri Dön

Systematic pattern-based trading using computational intelligence

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 401099
  2. Yazar: MUSTAFA TARIK SEKMEN
  3. Danışmanlar: DR. DANIŞMAN YOK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Genetic algorithm, fuzzy logic, chart pattern, trading system
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: The Unıversıty Of Bırmıngham
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

Technical indicators and chart patterns are studied by technical analysts in order to forecast the reversal of trends. Computational Intelligence techniques have been used for discovering pro table trading strategies which utilise technical analysis over the years. Technical indicators are formally de ned in practitioner literature. However, identi cation of chart patterns is subjective. Various methods has been developed for the automatic recognition of patterns using computers recently. In this study, evolutionary fuzzy rule- based pattern recogniser systems are used for the identi cation of technical patterns and pattern-based rules are evolved for investment decision making without any intervention from humans. A genetic algorithm is employed in order to evolve fuzzy systems with high identi- cation accuracies using arti cially generated custom pattern data sets. Experiments conducted using real historical stock market data indicate that evolutionary fuzzy pattern recognisers are able to identify similar pattern occurrences. Evolved fuzzy recognisers are utilised by a multi-objective genetic algorithm in order to acquire pro table and low risk pattern-based trading strategies. Out of sample tests conducted using evolved pattern- based strategies over constituents of Standard & Poor's 100 index indicate less pro ts compared to simple buy-and-hold strategy over three di erent time periods.

Benzer Tezler

  1. Enhancing financial market forecasting using deep learning and computer vision-based technical analysis

    Derin öğrenme ve bilgisayarlı görü tabanlı teknik analiz kullanarak finansal piyasa tahminlerinin geliştirilmesi

    EDREES RAMADAN MERSAL MORCELI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. HAKAN KUTUCU

  2. İsmayıl Hakkı Baltacıoğlu'nun kültür ve eğitim kavramı üzerine bir inceleme

    An Examination of the concepts of culture and education of Ismayıl Hakkı Baltacıoğlu

    ABDULLAH DİKİCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Eğitim ve ÖğretimUludağ Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SUAT ANAR

  3. İzmir ve çevresinin sivrisinek türleri (diptera, culicidae) üzerine sistematik araştırma

    Başlık çevirisi yok

    TAHSİN YAZICIOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    ZoolojiEge Üniversitesi

    Zooloji Ana Bilim Dalı

  4. Çeşitli rib örgülerin boyutsal özellikleri üzerine bazı araştırmalar

    Başlık çevirisi yok

    ARZU YAĞCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ARİF KURBAK