dc.contributor.author | Färnstrand, Linus | |
dc.contributor.author | Bernerskog, Emil | |
dc.contributor.author | Söderlund, Oscar | |
dc.contributor.author | Axell, Tobias | |
dc.contributor.author | Lönnerfors, Niklas | |
dc.date.accessioned | 2012-08-09T13:31:07Z | |
dc.date.available | 2012-08-09T13:31:07Z | |
dc.date.issued | 2012-08-09 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2077/30083 | |
dc.description.abstract | Olika modeller har genom aren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät. Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsäga
aktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger
bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystem
som genererar och tränar artificiella neuronn at av typen feedforward
utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer
på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser. Vi har framställt ett system med funktionalitet för att generera
samt utvärdera neuronnät. Med detta har vi även funnit neuronnät som lyckas förutsäga aktiemarknaden, om än under en begränsad period. | sv |
dc.language.iso | swe | sv |
dc.title | Predicted Future - att förutsäga aktiekurser med artificiella neuronnät | sv |
dc.type | text | |
dc.setspec.uppsok | Technology | |
dc.type.uppsok | M2 | |
dc.contributor.department | Göteborgs universitet/Institutionen för data- och informationsteknik | swe |
dc.contributor.department | University of Gothenburg/Department of Computer Science and Engineering | eng |
dc.type.degree | Student essay | |