Användningen av intelligenta system för aktiemarknadsprognoser har varit allmänt etablerad. Detta dokument behandlar tillämpningen av hybridiserade mjukdatatekniker för automatiserade aktiemarknadsprognoser och trendanalys. Vi använder oss av ett neuralt nätverk för en dag framåt lagerprognoser och ett neuro-fuzzy system för att analysera trenden av de förutsagda aktievärden. För att demonstrera den föreslagna tekniken ansåg vi att Nasdaq-100-indexet på Nasdaq Stock Market SM var populärt. Vi analyserade 24 månaders aktiedata för Nasdaq-100-huvudindex samt sex av de bolag som är noterade i Nasdaq-100-indexet. Indata förbehandlades med hjälp av huvudkomponentanalys och matades till ett artificiellt neuralt nätverk för lagerprognoser. De förutsagda aktievärdena matas vidare till ett neuro-fuzzy system för att analysera trenden på marknaden. Prognoserna och trendprognoserna med hjälp av det föreslagna hybridsystemet är lovande och förtjänar absolut ytterligare forskning och analys.
I Ref:s tillvägagångssätt införlivades den viktigaste komponentanalysen och ANN.
Hybrid Intelligent Systems for Stock Market Analysis
{'venue': 'COMPUTATIONAL SCIENCE, SPRINGER-VERLAG GERMANY, VASSIL N. ALEXANDROV ET. AL. (EDS.), ISBN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}