In this work the principal index of

In this work the principal index of the Brazilian stock market
was studied through artificial neural networks and also by using
the adaptive exponential smoothing method. It is shown that the
neural networks have a superior performance to predict the correct
sign of the index return. The relative number of times the correct
movement of the market was predicted by neural networks was
about 0.60 which is similar to other reports performed onto more
developed markets by using ARN. The windowing technique used
to provide the training data and technical details of ARN did not
modify the forecasting results of the experience. The AES method
did not contribute to predict the correct sign of the return, in spite
that both methods, ARN and AES, produced almost the same RMSE
in the prediction of the return values. Since the profitable strategies
are related with the predictable character of the market movement
our study shows the possibility to develop support decision
systems for the Brazilian market based into the predictive possibilities
of the neural networks.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในงานนี้ดัชนีหลักของตลาดหุ้นบราซิล
ได้ศึกษาผ่านเครือข่ายประสาทเทียมและโดยใช้
วิธีการปรับให้เรียบชี้แจงการปรับตัว มันแสดงให้เห็นว่า
เครือข่ายประสาทมีประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในการทำนายที่ถูกต้อง
เข้าสู่ระบบของผลตอบแทนดัชนี ญาติของจำนวนครั้งที่ถูกต้อง
การเคลื่อนไหวของตลาดได้คาดการณ์โดยเครือข่ายประสาทเป็น
ประมาณ 0.60 ซึ่งมีความคล้ายคลึงกับรายงานอื่น ๆ ที่ดำเนินการมากขึ้นไปยัง
ตลาดที่พัฒนาโดยใช้ ARN เทคนิค Windowing ใช้
เพื่อให้ข้อมูลการฝึกอบรมและรายละเอียดทางเทคนิคของ ARN ไม่ได้
ปรับเปลี่ยนการคาดการณ์ผลของประสบการณ์ วิธี AES
ไม่ได้มีส่วนร่วมในการทำนายการเข้าสู่ระบบที่ถูกต้องของการกลับมาทั้งๆ
ที่ทั้งสองวิธี ARN และ AES ผลิตเกือบ RMSE เดียวกัน
ในการคาดการณ์ของค่าผลตอบแทน เนื่องจากกลยุทธ์การทำกำไร
ที่เกี่ยวข้องกับตัวละครที่คาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาด
การศึกษาของเราแสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ในการพัฒนาสนับสนุนการตัดสินใจ
ระบบสำหรับตลาดบราซิลใช้ในการคาดการณ์ความเป็นไปได้
ของโครงข่ายประสาทเทียม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในงานนี้ ดัชนีหลักของตลาดหุ้นบราซิลศึกษา
ผ่านโครงข่ายประสาทเทียม และยังใช้วิธีปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลแบบ
. มันแสดงให้เห็นว่า
โครงข่ายประสาทเทียมมีประสิทธิภาพที่เหนือกว่าเพื่อทำนายสัญญาณที่ถูกต้อง
ของดัชนีกลับ จำนวนครั้งที่ถูกญาติ
การเคลื่อนไหวของตลาดได้คาดการณ์ไว้ โดยโครงข่ายประสาทเทียมถูก
0 .60 ซึ่งคล้ายกับการลงรายงานอื่น ๆเพิ่มเติม
พัฒนาตลาดโดยใช้ ARN . ที่หน้าต่างใช้เทคนิค
เพื่อให้ข้อมูลและรายละเอียดทางเทคนิคของการท้าทายไม่ได้
แก้ไขผลการพยากรณ์ของประสบการณ์ AES วิธี
ไม่ได้มีส่วนร่วมเพื่อทำนายสัญญาณที่ถูกต้องของคืน แม้
ที่ทั้งสองวิธี ARN และ AES , ผลิตเกือบ
วิธีเดียวกันในการทำนายค่ากลับไป ตั้งแต่
กลยุทธ์ทำกำไรที่เกี่ยวข้องกับตัวละครแบบฉบับของการเคลื่อนไหวของตลาด
การศึกษาของเราแสดงความเป็นไปได้ในการพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับตลาดบราซิลตาม

เข้าไปทำนายความเป็นไปได้ของโครงข่ายประสาทเทียม