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2022-6-11 05:11:31
介绍金融和经济学中的小波和其他滤波方法。阿姆斯特丹:Elsevier,第1版。Gibson,J.、Segbroeck,M.V.、Ortega,A.、Georgiou,P.G.、andNarayanan,S.(2013)。用于自动语音识别的光谱-时间方向导数特征。《国际语音通信协会第14届年会会议记录》(INTERSPEECH 2013),第872-875页。Glorot,X.和Bengio,Y.(2010年)。了解训练深度前馈神经网络的难度。在Teh,Y.W.andTitterington,M.,编辑,《第十三届国际艺术智能与统计会议论文集》(AISTATS10),机器学习研究论文集第9卷,第249-256页。PMLR。G’orecki,T.和Luczak,M.(2013年)。在时间序列分类中使用导数。数据挖掘和知识发现,26(2):310–331。何,K.,张,X.,任,S.,和孙,J.(2015)。深入挖掘指导员:在ImageNet分类方面超越人类水平的表现。2015年IEEE国际计算机视觉会议记录(ICCV),第1026-1034页。Hinton,G.E.和Salakhutdinov,R.R.(2006)。利用神经网络降低数据的维数。《科学》,313(5786):504-507。Hinton,G.E.、Srivastava,N.、Krizhevsky,A.、Sutskever,I.、Salakhutdinov,R.(2012)。通过防止特征检测器的共同自适应来改进神经网络。Computing ResearchRepository,abs/1207.0580。Ho,T.S.Y.和Stoll,H.R.(1983)。经销商市场在竞争中的动态。《金融杂志》,38(4):1053–1074。霍尔特,C.C.(1957)。按指数加权平均值预测趋势和季节。海军研究办公室备忘录52,卡内基理工学院。Kendall,M.G.和Hill,A.B.(1953年)。经济学时间序列分析第一部分:价格。
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2022-6-11 05:11:34
皇家统计学会杂志。系列A(概述),116(1):11–34。Lin,X.,Yang,Z.,和Song,Y.(2009)。基于回声状态网络的短期股价预测。专家系统与应用,36(1):7313–7317。Lo,A.W.(2004)。适应性市场假说:从进化角度看市场效率。《港口管理杂志》,30(1):15–9。Lo,A.W.和MacKinlay,A.C.(1987)。股票市场价格不遵循随机游走:来自简单规格测试的证据。工作文件2168,国家经济研究局。Malagrino,L.S.,Roman,N.T.,和Monteiro,A.M.(2018)。预测股市指数日走势:贝叶斯网络方法。专家系统与应用,105:11–22。Malkiel,B.G.(1973年)。华尔街上的随机漫步。纽约:W.W.Norton&Company,股份有限公司McGill,R.,Tukey,J.W.,和Larsen,W.A.(1978)。箱型图的变化。《美国统计学家》,32(1):12–16。Menkveld,A.J.(2013)。高频交易和新的做市商。《金融市场杂志》,16(4):712–740。Mierswa,I.和Morik,K.(2005年)。用于音频数据分类的自动特征提取。机器学习,58(2):127–149。Nahmias,S.(2009)。生产和运营分析。波士顿和纽约:麦克劳希尔/欧文运营与决策科学系列。Najafabadi,M.M.,Villanustre,F.,Khoshgoftaar,T.M.,Seliya,N.,和Muharemagic,R.W.E.(2015)。大数据分析中的深度学习应用程序和挑战。《大数据杂志》,2(1):1-21。Nason,G.P.和von Sachs,R.(1999年)。时间序列分析中的小波。卢万天主教大学-统计研究所论文系列,(9901)。Nassirtoussi,A.K.,Aghabozorgi,S.,Wah,T.Y.,和Ngo,D.C.(2014)。市场预测文本挖掘:系统综述。应用专家系统,41(16):7653–7670。Nesreen,A.、Atiya,A.、Gayar,N。
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E、 和El Shishiny,H.(2010)。时间序列预测机器学习模型的统计比较。计量经济学评论,29(5-6):594-621。Ng,A.(2012)。通过大脑模拟实现机器学习和人工智能。第26届神经信息处理系统年会论文集(NeurIPS 2012)。Perryman,A.A.、Butler,F.C.、Martin,J.A.和Ferris,G.R.(2010)。首席执行官生病时:保持沉默还是公开?商业视野,53(1):21–29。Saad,E.W.,Prokhorov,D.V.,和Wunsch,D.C.(1998)。利用时滞、递归和概率神经网络进行股票趋势预测的比较研究。IEEE神经网络学报,9(6):1456–1470。Seni,G.和Elder,J.(2010)。数据挖掘中的集成方法:通过组合预测提高准确性。加利福尼亚州圣拉斐尔:摩根和克莱普尔。Sitte,R.和Sitte,J.(2002年)。金融时间序列随机游走困境的神经网络方法。应用智能,16(3):163–171。Skabar,A.和Cloete,I.(2002年)。神经网络、金融交易和有效市场假说。《第24届澳大利亚计算机科学会议记录》,第241-249页。Srivastava,N.、Hinton,G.、Krizhevsky,A.、Sutskever,I.、Salakhutdinov,R.(2014)。辍学:一种防止神经网络过度拟合的简单方法。机器学习研究杂志,15:1929-1958。Summers,L.H.(1986)。股票市场是否合理地反映了基本价值观?《金融杂志》,41(3):591–601。Takeuchi,L.和Lee,Y-Y.A.(2013年)。运用深度学习提高股票动量交易策略。工作文件。Wasserstein,R.L.和Lazar,N.A.(2016)。ASA关于P价值观的声明:背景、过程和目的。《美国统计学家》,70(2):129–133。Weng,B.、Lu,L.、Wang,X.、Megahed,F.M.和Martinez,W.(2018)。
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2022-6-11 05:11:41
使用集成方法和在线数据源预测短期股价。专家系统与应用,112:258–273。White,H.(1988年)。使用神经网络进行经济预测:IBM每日股票收益案例。IEEE 1988年神经网络国际会议记录,2:451–458。Zhang,G.,Patuwo,B.,和Hu,M.Y.(1997)。人工神经网络预测:最新技术。《国际预测杂志》,14(1):35–62。Zhang,G.P.和Qi,M.(2005)。季节和趋势时间序列的神经网络预测。欧洲运筹学杂志,160(2):501–514。Zhang,J.,Cui,S.,Xu,Y.,Li,Q.,和Li,T.(2018)。一种新型的数据驱动的股价趋势预测系统。专家系统与应用,97:60–69。Zhang,Y.和Wu,L.(2009)。将改进的BCO方法与BP神经网络相结合,对标准普尔500指数进行股市预测。专家系统及其应用,36(5):8849–8854。
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