6. CONCLUSIONAs a preliminary step

6. CONCLUSION
As a preliminary step in a larger project to investigate the efficacy of soft computing techniques for forecasting stock prices in SET, this paper has surveyed relevant literature about the Thai stock market. In determining the main factors influencing the SET, both soft computing techniques and non-soft computing techniques were applied. Although driving indicators may vary from time to time, the main indicators include the Dow Jones index, the Nikkei index, the Hang Seng index, the MLR, the gold price and the value of the Thai baht. In addition, soft computing techniques have potential benefits for forecasting the SET and determining the factors which is influence it.
7. RECOMMENDATION
In developing models for stock market forecasting, selection of factors such as input data, time periods for the study, and methodologies are key issues. The stock market targeted for a study is the main consideration for choosing factors or input data. Since stock market circumstances continue to change, factors influencing the stock market vary according to time. Different time periods such as a normal period and a crisis period may have different impacts on the study. Stock forecasting, generally, does not require exact answers and stock data are time series data. Soft computing techniques such as neural networks, genetic algorithms and fuzzy logic are accordingly suitable for stock forecasting.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

6. บทสรุปเป็นขั้นตอนเบื้องต้นในการตรวจสอบประสิทธิภาพของเทคนิคคอมพิวเตอร์นุ่มสำหรับการคาดการณ์ราคาหุ้นในชุดโครงการใหญ่ กระดาษนี้ได้สำรวจวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องเกี่ยวกับตลาดหุ้น ในการกำหนดปัจจัยหลักที่มีอิทธิพลต่อการตั้งค่า ทั้งนุ่มใช้คอมพิวเตอร์เทคนิค และเทคนิคคอมพิวเตอร์ไม่ใช่นุ่มใช้ แม้ว่าตัวชี้วัดการขับรถอาจเปลี่ยนแปลงเวลา ตัวบ่งชี้หลักได้แก่ดัชนี Dow Jones ดัชนีนิกเกอิ ดัชนี Hang Seng, MLR ราคาทองคำ และค่าของเงินบาท นอกจากนี้ เทคนิคคอมพิวเตอร์นุ่มมีประโยชน์สำหรับการตั้งค่าการคาดการณ์ และการกำหนดปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อมัน7. คำแนะนำในการพัฒนาแบบจำลองสำหรับตลาดหุ้น การคาดการณ์ของปัจจัยต่าง ๆ เช่นข้อมูลการป้อนเข้า รอบระยะเวลาสำหรับการศึกษา และวิธีเป็นปัญหาที่สำคัญ ตลาดหลักทรัพย์ที่กำหนดเป้าหมายสำหรับการศึกษาเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการเลือกข้อมูลการป้อนเข้าหรือปัจจัย เนื่องจากสถานการณ์ตลาดหุ้นทำการเปลี่ยนแปลง ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อตลาดหุ้นแตกต่างกันตามเวลา รอบระยะเวลาต่าง ๆ เช่นระยะเวลาปกติและช่วงอาจมีผลกระทบแตกต่างกันในการศึกษา การคาดการณ์สต็อก ทั่วไป ไม่ต้องการคำตอบที่แน่นอน และข้อมูลหุ้นเป็นข้อมูลอนุกรมเวลา อ่อนคำนวณเทคนิคเช่นเครือข่ายประสาท อัลกอริธึมพันธุและตรรกศาสตร์ได้ตามเหมาะสำหรับการคาดการณ์สต็อก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

6. บทสรุป
เป็นขั้นตอนเบื้องต้นในโครงการขนาดใหญ่ในการตรวจสอบประสิทธิภาพของเทคนิคคอมพิวเตอร์อ่อนสำหรับราคาหุ้นที่คาดการณ์ในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย, กระดาษนี้ได้สำรวจวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องเกี่ยวกับการลงทุนในตลาดหุ้นไทย ในการกำหนดปัจจัยหลักที่มีอิทธิพลต่อตลาดหลักทรัพย์ฯ ทั้งเทคนิคคอมพิวเตอร์นุ่มและเทคนิคคอมพิวเตอร์ที่ไม่ได้ถูกนำไปใช้ที่อ่อนนุ่ม แม้ว่าตัวชี้วัดการขับรถอาจแตกต่างจากเวลาตัวชี้วัดที่สำคัญ ได้แก่ ดัชนีดาวโจนส์ดัชนีนิกเกอิดัชนีฮั่งเส็ง, อัตราดอกเบี้ย MLR, ราคาทองคำและความคุ้มค่าของเงินบาท นอกจากนี้เทคนิคการประมวลผลอ่อนมีประโยชน์ที่มีศักยภาพสำหรับการคาดการณ์ SET และการกำหนดปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเป็นมัน.
7 คำแนะนำ
ในการพัฒนาแบบจำลองสำหรับการพยากรณ์ตลาดหุ้นเลือกของปัจจัยต่างๆเช่นการป้อนข้อมูล, ระยะเวลาในการศึกษาและวิธีการที่เป็นประเด็นสำคัญ ตลาดหุ้นกำหนดเป้าหมายสำหรับการศึกษาคือการพิจารณาหลักในการเลือกปัจจัยหรือการป้อนข้อมูล เนื่องจากสถานการณ์การลงทุนในตลาดหุ้นยังคงมีการเปลี่ยนแปลงปัจจัยที่มีอิทธิพลตลาดหุ้นแตกต่างกันไปตามระยะเวลา ช่วงเวลาที่แตกต่างกันเช่นระยะเวลาปกติและช่วงวิกฤตเศรษฐกิจอาจจะมีผลกระทบที่แตกต่างกันเกี่ยวกับการศึกษา แจ้งการคาดการณ์โดยทั่วไปไม่จำเป็นต้องมีคำตอบที่แน่นอนและข้อมูลหุ้นมีข้อมูลอนุกรมเวลา เทคนิคคอมพิวเตอร์ซอฟท์เช่นเครือข่ายประสาทขั้นตอนวิธีพันธุกรรมและตรรกศาสตร์เป็นตามความเหมาะสมสำหรับการคาดการณ์สต็อก