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9783030766795 - Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by A Genetic Algorithm with Speciation: The Case of S&P 500 (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology) ... (14 resultados)
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Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by A Genetic Algorithm with Speciation: The Case of S&P 500 (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by A Genetic Algorithm with Speciation: The Case of S&P 500 (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by A Genetic Algorithm with Speciation: The Case of S&P 500 (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by A Genetic Algorithm with Speciation: The Case of S&P 500 (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Stock Exchange Trading Using Grid Patter
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by a Genetic Algorithm With Speciation: The Case of S&p 500
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Stock Exchange Trading Using Grid Patter
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by A Genetic Algorithm with Speciation
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030766799 ISBN 13: 9783030766795
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by A Genetic Algorithm with Speciation | The Case of S&P 500
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by A Genetic Algorithm with Speciation | The Case of S&P 500 | Tiago Martins (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology | xv | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030766795 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by A Genetic Algorithm with Speciation : The Case of S&P 500
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a genetic algorithm that optimizes a grid template pattern detector to find the best point to trade in the SP 500. The pattern detector is based on a template using a grid of weights with a fixed size. The template takes in consideration not only the closing price but also the open, high, and low values of the price during the period under testing in contrast to the traditional methods of analysing only the closing price. Each cell of the grid encompasses a score, and these are optimized by an evolutionary genetic algorithm that takes genetic diversity into consideration through a speciation routine, giving time for each individual of the population to be optimized within its own niche. With this method, the system is able to present better results and improves the results compared with other template approaches. The tests considered real data from the stock market and against state-of-the-art solutions, namely the ones using a grid of weights which does not havea fixed size and non-speciated approaches. During the testing period, the presented solution had a return of 21.3% compared to 10.9% of the existing approaches. The use of speciation was able to increase the returns of some results as genetic diversity was taken into consideration.
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Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by A Genetic Algorithm with Speciation (eng)
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by A Genetic Algorithm with Speciation
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Jul 2021, 2021
ISBN 10: 3030766799 ISBN 13: 9783030766795
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a genetic algorithm that optimizes a grid template pattern detector to find the best point to trade in the SP 500. The pattern detector is based on a template using a grid of weights with a fixed size. The template takes in consideration not only the closing price but also the open, high, and low values of the price during the period under testing in contrast to the traditional methods of analysing only the closing price. Each cell of the grid encompasses a score, and these are optimized by an evolutionary genetic algorithm that takes genetic diversity into consideration through a speciation routine, giving time for each individual of the population to be optimized within its own niche. With this method, the system is able to present better results and improves the results compared with other template approaches. The tests considered real data from the stock market and against state-of-the-art solutions, namely the ones using a grid of weights which does not have a fixed size and non-speciated approaches. During the testing period, the presented solution had a return of 21.3% compared to 10.9% of the existing approaches. The use of speciation was able to increase the returns of some results as genetic diversity was taken into consideration. 84 pp. Englisch.
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Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by A Genetic Algorithm with Speciation: The Case of S&P 500 (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Stock Exchange Trading Using Grid Pattern Optimized by A Genetic Algorithm with Speciation
Libro 159 de 472: SpringerBriefs in Applied Sciences and TechnologyIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Jul 2021, 2021
ISBN 10: 3030766799 ISBN 13: 9783030766795
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents a genetic algorithm that optimizes a grid template pattern detector to find the best point to trade in the SP 500. The pattern detector is based on a template using a grid of weights with a fixed size. The template takes in consideration not only the closing price but also the open, high, and low values of the price during the period under testing in contrast to the traditional methods of analysing only the closing price. Each cell of the grid encompasses a score, and these are optimized by an evolutionary genetic algorithm that takes genetic diversity into consideration through a speciation routine, giving time for each individual of the population to be optimized within its own niche. With this method, the system is able to present better results and improves the results compared with other template approaches. The tests considered real data from the stock market and against state-of-the-art solutions, namely the ones using a grid of weights which does not havea fixed size and non-speciated approaches. During the testing period, the presented solution had a return of 21.3% compared to 10.9% of the existing approaches. The use of speciation was able to increase the returns of some results as genetic diversity was taken into consideration.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 84 pp. Englisch.
