Neuronale Netze in der Wertpapieranalyse


Travail de Projet (scientifique-pratique), 2013

18 Pages, Note: 1,3


Extrait


Inhaltsverzeichnis:

1. Einleitung

2. Hauptteil
2.1 Das biologische Vorbild
2.2 Die Geschichte künstlicher neuronaler Netze (KNN)
2.3 Aufbau und Funktion
2.4 Lernen mittels Backpropagation
2.5 Allgemeines zur Wertpapieranalyse
2.5.1 Die Fundamentalanalyse
2.5.2 Die technische Analyse
2.6 Einsatz der KNN zur Wertpapieranalyse bzw. im Portfoliomanagement
2.6.1 Aktienkursprognose
2.6.2 Prognose des Marktzinses
2.7 KNN für Privatanleger
2.8 Vor- und Nachteile der Verwendung von KNN zur Prognose von Zeitreihen
2.9 Kritik an KNN

3. Fazit

4. Abbildungsverzeichnis

5. Abkürzungsverzeichnis

6. Literaturverzeichnis

Fin de l'extrait de 18 pages

Résumé des informations

Titre
Neuronale Netze in der Wertpapieranalyse
Université
Nürtingen University
Note
1,3
Auteur
Année
2013
Pages
18
N° de catalogue
V334978
ISBN (ebook)
9783668247901
ISBN (Livre)
9783668247918
Taille d'un fichier
514 KB
Langue
allemand
Mots clés
Neuronales Netz, Kapitalmarkt, Wertpapier, Wertpapieranalyse, Neuronen, Backpropagation
Citation du texte
Lennart Berning (Auteur), 2013, Neuronale Netze in der Wertpapieranalyse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/334978

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