Sistema de apoio à decisão de negociação

Sistema de Apoio à Decisão - DSS DEFINIÇÃO do Sistema de Apoio à Decisão - DSS Um sistema de apoio à decisão (DSS) é um sistema informatizado de informação utilizado para apoiar a tomada de decisões numa organização ou numa empresa. Um DSS permite aos usuários examinar e analisar enormes resmas de dados e compilar informações que podem ser usadas para resolver problemas e tomar melhores decisões. Os benefícios dos sistemas de apoio à decisão incluem uma tomada de decisões mais informada, resolução de problemas atempada e uma maior eficiência para lidar com problemas com variáveis ​​que mudam rapidamente. BREAKING DOWN Decision Support System - DSS Os níveis de gerenciamento e planejamento de operações em uma organização podem usar um DSS para compilar informações e dados e sintetizá-lo em inteligência acionável. Isso permite que o usuário final tome decisões mais informadas a um ritmo mais rápido. O que pode um DSS analisar O DSS é um aplicativo de informações que produz informações abrangentes. Isso é diferente de um aplicativo de operações, que seria usado para coletar os dados em primeiro lugar. Um DSS é usado principalmente pelo gerenciamento de nível médio e superior e é fundamental para a compreensão de grandes quantidades de dados. Por exemplo, um DSS pode ser usado para projetar a receita de uma empresa nos próximos seis meses, com base em novas suposições sobre vendas de produtos. Devido à grande quantidade de variáveis ​​que cercam os números de receitas projetadas, este não é um cálculo direto que pode ser feito à mão. Um DSS pode integrar várias variáveis ​​e gerar um resultado e resultados alternativos, todos com base nos dados de vendas anteriores do produto da empresa e nas variáveis ​​atuais. Como um DSS pode apresentar as informações O objetivo principal do uso de um DSS é apresentar informações ao cliente de uma maneira que seja fácil de entender. O benefício para um sistema DSS é que ele pode ser programado para gerar muitos tipos de relatórios, todos com base nas especificações do usuário. Um DSS pode gerar informações e exibi-las graficamente, como um gráfico de barras que representa a receita projetada ou um relatório escrito. Onde pode ser usado um DSS Como a tecnologia continua a avançar, a análise de dados não é mais limitada a grandes mainframes volumosos. Uma vez que um DSS é essencialmente um aplicativo, ele pode ser carregado na maioria dos sistemas de computador, incluindo laptops. Determinados aplicativos DSS também estão disponíveis através de dispositivos móveis. A flexibilidade do DSS é extremamente benéfica para os clientes que viajam com freqüência. Isso lhes dá a oportunidade de estar bem informado em todos os momentos, o que, por sua vez, fornece-lhes a capacidade de tomar as melhores decisões para sua empresa e clientes em qualquer time. The novo grupo Sistemas de Apoio à Decisão Trading é destinado a ser um recurso para Tradersinstitutionalinstitutionalinvestors e desenvolvedores de software na área de mercado de ações para compartilhar idéias, iniciar e participar de discussões, beneficiar da inteligência coletiva e expandir a rede. Ele será focado principalmente em tópicos como: Trading EOD e intraday diferentes classes de ativos: dicas de negociação, estratégias, por que, como e resultados. Sistemas de negociação: algoritmos, métodos, tecnologias, fator humano e estatísticas. Ferramentas de software para suportar decisões de comerciantes: métodos de previsão, simulações, back-testing e otimização. Análise Técnica: indicadores e padrões de gráficos. Análise Fundamental: índices financeiros e modelos preditivos. Notícias: análise e formalização através da conversão de variáveis ​​mensuráveis ​​para automatizar sistemas com fator de notícias contribuintes. Métodos numéricos, processamento de dados, inteligência artificial e modelagem em áreas de mercado de ações. Muitas coisas permanecem imutáveis ​​em um mundo de comércio, equilíbrio de preço de oferta e demanda, erros cometidos por medo de ganância, bem como, capacidade de pensar, tomar decisões certas e encontrar as melhores soluções. Quando uma vez vencendo abordagens, estratégias ou métodos falhou, muitos comerciantes estão propensos a analisar as razões pelas quais aconteceu. Em seguida, eles criam novas abordagens e desenvolver novos sistemas de sucesso. Se os sistemas são automatizados, é fácil e rápido testá-los, coletar e analisar back-testing e estatísticas ao vivo e, em seguida, fazer as melhorias necessárias. É por isso que é importante implementar as melhores idéias em aplicações de software que também podem ser usadas por outros. As tecnologias computacionais estão mudando. Sistemas habilitados pela Inteligência Artificial possuem habilidades de auto-aprendizagem que lhes permitem se adaptar às mudanças do mercado. Um dos objetivos deste grupo é reunir os desenvolvedores de software de suporte à decisão e comerciantes-usuários para benefícios mútuos: os desenvolvedores obter mais idéias sobre seus produtos8217 melhorias e fazer um melhor progresso no desenvolvimento de software para os comerciantes, os usuários surgem questões relacionadas Suas necessidades e desejos. Esperançosamente todos encontrará algo útil que participa neste grupo. Você é bem-vindo para participar deste grupo de rede recém-criado. Seja o primeiro a iniciar uma discussão relevante, promova seu produto ou serviço. Por favor, junte-se ao grupo Trading Decision Support Systems no LinkedIn Gostando desta: Mensagem navegação Deixe uma resposta Cancelar resposta Eu sou um analista técnico e estamos interessados ​​em ingressar no grupo em linkedin. Blog Estatísticas d bloggers como este: Um sistema inteligente de negociação de ações de apoio à negociação através da integração de algoritmo genético baseado em rede neural confusa e rede neural artificial R. J. Kuo. Os links de autores abrem o espaço de trabalho do autor. Abre o espaço de trabalho do autor Abre o espaço de trabalho do autor a. Os números e as letras correspondem à lista de afiliações. Clique para expor estes no espaço de trabalho do autor C. H. Chen. Os links de autores abrem o espaço de trabalho do autor. B. Os números e as letras correspondem à lista de afiliações. Clique para expor estes no espaço de trabalho de autor Y. C. Hwang. Os links de autores abrem o espaço de trabalho do autor. C. Os números e as letras correspondem à lista de afiliações. Clique para expor estes na área de trabalho do autor um Departamento de Engenharia Industrial, Universidade de Tecnologia de Taipei, Taipei 106, Taiwan b Departamento de Finanças, I-Shou Universidade, Kaohsiung County, Taiwan 840, Taiwan c Departamento de Engenharia de Sistemas, Chin-Wei Computer Empresa, Taipei, Taiwan O mercado de ações, que tem sido investigado por vários pesquisadores, é um ambiente bastante complicado. A maior parte das investigações apenas dizia respeito aos índices técnicos (factores quantitativos), em vez de factores qualitativos, p. Efeito político. No entanto, este último desempenha um papel crítico no ambiente do mercado de ações. Assim, este estudo desenvolve um algoritmo genético baseado em rede neural fuzzy (GFNN) para formular a base de conhecimento de regras de inferência fuzzy que pode medir o efeito qualitativo no mercado de ações. Em seguida, o efeito é ainda mais integrado com os índices técnicos através da rede neural artificial (ANN). Um exemplo baseado no mercado de ações de Taiwan é utilizado para avaliar o sistema inteligente proposto. Os resultados da avaliação indicam que a rede neural, considerando tanto os fatores quantitativos quanto os qualitativos, supera a rede neural considerando apenas os fatores quantitativos tanto na clareza dos pontos de compra-venda como no desempenho de compra-venda. Mercado de ações Previsão Sistema de apoio à decisão Redes neurais artificiais Redes neurais nebulosas Algoritmos genéticos Escolha uma opção para localizar o acesso a este artigo: Verifique se você tem acesso através de suas credenciais de login ou sua instituição. Sistema de apoio à decisão revolucionária para negociação em bolsa Brabazon, A. ONeill, M Algoritmos Biologicamente Inspirados para Modelagem Financeira. Springer, Heidelberg (2006) MATH Korczak, J. Lipinski, P. Roger, P. Estratégia de Evolução na Otimização de Carteira. Em: Collet, P. Fonlupt, C. Hao, J.-K. Lutton, E. Schoenauer, M. (eds.) EA 2001. 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