Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements /

Contiene: 1) Diseño y desarrollo de un modelo de conjunto para la predicción del mercado de valores utilizando LSTM, ARIMA y análisis de sentimientos; 2) Desentrañando la complejidad cuántica: un enfoque AHP difuso para comprender los desafíos de la industria del software; 3) Analizando el interés a...

Бүрэн тодорхойлолт

-д хадгалсан:
Номзүйн дэлгэрэнгүй
Үндсэн зохиолч: Sharma, Renuka (edición y prefacio)
Бусад зохиолчид: Mehta, Kiran (edición y prefacio) (edición y prefacio)
Формат: Ном
Хэл сонгох:англи
Хэвлэсэн: Hoboken, EUA : Wiley, 2024, c2024
Нөхцлүүд:
Онлайн хандалт:Ver documento en línea
Шошгууд: Шошго нэмэх
Шошго байхгүй, Энэхүү баримтыг шошголох эхний хүн болох!

MARC

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100 |a Sharma, Renuka  |e (edición y prefacio) 
245 1 0 |a Deep Learning Tools for Predicting Stock Market Movements /  |c Ed. y pref. de R. Sharma, K. Mehta. 
264 4 |a Hoboken, EUA :  |b Wiley,  |c 2024, c2024 
264 2 |a Hoboken, EUA :  |b Wiley [distribución],  |c 2025 
300 |a 1 libro electrónico en línea (XXVI, 460 p.) 
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506 0 |a Licencias ilimitadas 
520 |a Contiene: 1) Diseño y desarrollo de un modelo de conjunto para la predicción del mercado de valores utilizando LSTM, ARIMA y análisis de sentimientos; 2) Desentrañando la complejidad cuántica: un enfoque AHP difuso para comprender los desafíos de la industria del software; 3) Analizando el interés abierto: un enfoque dinámico para predecir el movimiento de los operadores del mercado de valores; 4) Predicciones del mercado de valores utilizando aprendizaje profundo: desarrollos y direcciones de investigación futuras; 5) Técnicas de inteligencia artificial y computación cuántica para predicciones del mercado de valores; 6) Diversas aplicaciones de modelos para causalidad, volatilidad y cointegración en el mercado de valores; 7) Técnicas de predicción del mercado de valores e inteligencia artificial; 8) Predicción del mercado de valores utilizando la aplicación de inteligencia artificial; 9) Rendimientos de las acciones y política monetaria; 10) Revolucionando las predicciones del mercado de valores: explorando el papel de la inteligencia artificial; 11) Un estudio comparativo de modelos de predicción del mercado de valores: enfoque de aprendizaje profundo y enfoque de aprendizaje automático; 12) Aprendizaje automático y su papel en la predicción del mercado de valores; 13) Revisión sistemática de la literatura y análisis bibliométrico sobre análisis fundamental y predicción del mercado de valores; 14) Impacto de la inteligencia emocional en la decisión de inversión; 15) Influencia de los sesgos conductuales en la toma de decisiones de los inversores en Delhi-NCR; 16) Datos alternativos en la gestión de inversiones; 17) Más allá de la racionalidad: descubriendo el impacto del comportamiento de los inversores en los mercados financieros; 18) Papel de la transmisión de la volatilidad de los mercados de renta variable y de materias primas de la India. 
521 |a Wiley 2026 EEnlace Departamento de Electrónica, Sistemas e Informática 
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650 |a Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) 
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700 |a Mehta, Kiran  |e (edición y prefacio) 
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