Фрагмент для ознакомления
2
Фондовый рынок стал неотъемлемой частью современного общества. Сегодня современная экономика во многом зависит от фондовой биржи. Это место, где капиталисты могут торговать акциями. Этот капитал может быть использован в различных инвестиционных проектах, которые могут оказаться выгодными. Это может помочь массам и организациям справиться с их денежными проблемами. Финансовые рынки составляют важную часть общей инфраструктуры для каждого общества, которое прошло этап преимущественно внутренней экономики. Фондовый рынок является частью финансовых рынков. Предприятия могут привлечь капитал для расширения своего бизнеса путем продажи акций, когда люди инвестируют в акции, которые в противном случае могли бы простаивать; эти деньги приносят пользу многим секторам экономики, что укрепляет экономику. Точные прогнозы принесут пользу трейдерам, и они смогут получить прибыль. Но сделать правильные прогнозы — непростая задача, поскольку на цены акций влияет множество компонентов, например, бюрократия, денежно-кредитный статус страны, мышление масс/социальная концепция, окружающая среда и многое другое. Метод получения наилучших прогнозов заключается в изучении прошлого досье. Для этого прогнозирования используется множество методов, от фундаментального анализа до технических индикаторов, таких как SMA, EMA, MACD, Volume, RSI, различные коэффициенты, машинное обучение и т. д. Наилучший возможный выбор методов и техник может обеспечить оптимальное решение Фондовый рынок.
Методика прогнозирования фондового рынка включает совокупность различных методов и приёмов разработки прогнозов. Основными методами прогнозирования являются экспертные, логическое моделирование, статистические (экстраполяция и интерполяция, индексный), нормативный, фактографический, программно-целевой методы.
Экспертные методы прогнозирования достаточно широко применяются. Метод Дельфи является самым распространенным методом экспертной оценки будущего. Суть этого метода состоит в организации систематического сбора мнений экспертов и их обобщения. Выработаны специальные математико-статистические приемы обработки различных оценок в сочетании со строгой процедурой обмена мнениями, обеспечивающей по возможности беспристрастность суждений. Ученые предложили способ, повышающий эффективность метода путём его комбинации с методами сетевого планирования.
Экспертами выступают высококвалифицированные специалисты или коллективы профессиональных аналитиков, известных консалтинговых компаний и агентств. Эксперты в процессе прогнозирования развития рынка ценных бумаг опираются на так называемые методы тренда и методы анализа причинных связей. На методах тренда построен пассивный прогноз, который основан на изучении тенденций рынка ценных бумаг. На методах анализа причинных связей, лежащих в основе фундаментального анализа, базируется целевой, или условный, прогноз.
Операции с ценными бумагами предполагают глубокое знание соответствующих рынков, умение анализировать их тенденции и прогнозировать ситуацию в будущем. Все участники рынка ценных бумаг планируют свои операции только после тщательного анализа.
Показать больше
Фрагмент для ознакомления
3
Список использованной литературы
1. Александер Э, Кавалер Э, Сафир Д (2019). "Анализ и прогнозирование фондового рынка". Стр. 1–15.
2. Ан Р, Цянь К, Чжэн В, Чжэн В, Ан Р (без даты). "Прогнозирование тенденций фондового рынка после публикации отчета о прибылях и убытках". С. 06117810, 814.
3. Аппель Г (2005). "Технический анализ: электроинструменты для активных инвесторов". Издательство Financial Times/Prentice Hall. Доступно на: https://books.google.co.in/books?id=RFYIAAAACAAJ
4. Аткинс А, Ниранджан М, Гердинг Э (2022). "Финансовые новости предсказывают волатильность фондового рынка лучше, чем цена закрытия". Журнал Наука о финансовых данных, 4(2), стр. 120–137. Доступно на: https://doi.org/10.1016/j.jfds.2022.02.002
5. Битти А (2022). "4 базовых элемента стоимости акций". Investopedia.Com. Доступно на: http://www.investopedia.com/articles/fundamental-analysis/09/elements-stock-value.asp
6. Данг М, Дуонг Д (2023). "Методы улучшения прогнозирования фондового рынка с использованием статей о финансовых новостях". В: NICS 2022 - Материалы 3-й конференции Национального фонда развития науки и технологий по информационным и компьютерным наукам за 2022 г., май. Стр. 125–129. Доступно на: https://doi.org/10.1109/NICS.2023.7725636
7. Хегази О, Солиман ОС, Салам МА (2022). "Модель машинного обучения для прогнозирования фондового рынка". Международный Журнал Компьютерных Наук и Телекоммуникаций, 4 (2023). Доступно на: http://arxiv.org/abs/1402.7351
8. Хиранша М, Гопалакришнан ЭА, Менон ВК, Соман КП (2022). "Прогнозирование фондового рынка NSE с использованием моделей глубокого обучения". Процессия Компьютерных Наук, 132(Икциды), стр. 1351–1362. Доступно на: https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.050
9. Якомин Р (2023). "Прогноз фондового рынка". В: 19-я Международная конференция по теории систем, управлению и вычислениям в 2022 г., ICSTCC 2022 - Совместная конференция SINTES 19, SACCS 15, SIMSIS 19. Стр. 200–205. Доступно на: https://doi.org/10.1109/ICSTCC.2015.7321293
10. Дживан Б, Нареш Э, Виджая Кумар БП, Камбли П (2021). "Прогнозирование цен на акции с использованием метода машинного обучения". В: 3-я Международная конференция IEEE по схемам, управлению, связи и вычислениям, 2021 г., I4C 2018. Стр. 1–4. Доступно на: https://doi.org/10.1109/CIMCA.2021.8739647
11. Калра С, Прасад ДжС (2022). "Эффективность новостных настроений для прогнозирования фондового рынка". В: Международная конференция по машинному обучению, большим данным, облачным и параллельным вычислениям (Com-IT-Con). Стр. 491–496. Доступно на: https://doi.org/10.1109/COMITCon.2019.8862265
12. Хан В, Газанфар МА, Азам МА, Карами А, Алёби КХ, Альфаки АС (2022). "Прогнозирование фондового рынка с использованием классификаторов машинного обучения и социальных сетей". Журнал Эмбиент Интеллект и Хм. Вычисл. 0123456789. Доступно на: https://doi.org/10.1007/s12652-020-01839-w