Trends in the stock market and their price forecasting using artificial neural networks

• Authors: STRZELCZYK Agata , STRZELCZYK Artur
• Languages of publication: EN

Abstracts

EN

The article is devoted to the research of market trends in order to forecast stock prices on the basis of neuron networks. To demonstrate such a possibility the authors propose three networks for each considered trend. The article demonstrates that neuron networks can be an effective way to predict the market prices of shares.

Keywords

EN

artificial neuron networks; stock exchange; market trends; GRW

• Publisher: Wyższa Szkoła Bankowa we Wrocławiu
• Journal: Central and Eastern European Journal of Management and Economics (CEEJME)
• Year: 2013
• Volume: 1
• Issue: 2
• Pages: 155-164

Dates

online

2013-12-01

Contributors

author

STRZELCZYK Agata

• Wrocław School of Banking

author

STRZELCZYK Artur

• Wrocław School of Banking

References

• Cichosz, P. (2000). Systemy uczące się. Warszawa: Wydawnictwo Naukowo-Techniczne.
• Jakubczyc, J.A.; Matouk, K.; Owoc, M.L. (2002). Sukcesy i porażki systemów inteligentnych w Polsce. Badania wstępne. In: Niedzielska, E.; Dudycz, H.; Dyczkowski, M. (eds.). Nowoczesne technologie informacyjne w zarządzaniu. , Prace Naukowe AE we Wrocławiu no. 955. Wrocław: Wydawnictwo AE we Wrocławiu.
• Kohonen, T. (1982). Self-organized formation of topologically correct feature maps. Biological Cybernetics 43: 59- 69.
• Krawiec, K.; Stefanowski, J. (2003). Uczenie maszynowe i sieci neuronowe. Poznań: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej.
• Lula, P.; Paliwoda-Pękosz, G.; Tadeusiewicz, R. (2007). Metody sztucznej inteligencji i ich zastosowania w ekonomii i zarządzaniu. Kraków: Wydawnictwo AE w Krakowie.
• Mańdziuk, J. (2000). Sieci neuronowe typu Hopfielda. Teoria i przykłady zastosowań. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT.
• McCulloch, W.; Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics 7: 115 - 133.
• Michalik, K. (2006). Neuronix. Symulator sztucznych sieci neuronowych. Podręcznik użytkownika. Katowice: AITECH.
• Minsky, M.; Papert, S. (1972) (2nd edition with corrections, first edition 1969). Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry, Cambridge MA: The MIT Press,
• Owoc, M.L. (2004). Wartościowanie wiedzy w inteligentnych systemach wspomagających zarządzanie. Wrocław:, Wydawnictwo AE we Wrocławiu.
• Owoc, M.L. (ed.) (2006). Elementy systemów ekspertowych, cz. 1: Sztuczna inteligencja i systemy ekspertowe. Wrocław: Wydawnictwo AE we Wrocławiu.
• Rosenblatt, F. (1957). The Perceptron--a perceiving and recognizing automaton. Report 85-460-1, Cornell Aeronautical Laboratory.
• Rutkowska, D.; Piliński, M.; Rutkowski, L. (1999). Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Rutkowski, L. (2005). Metody i techniki sztucznej inteligencji. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Szabela, E. (2000). Obszary zastosowań sztucznych sieci neuronowych. In: Dittmann, P. (ed.). Prognozowanie w zarządzaniu firmą. Prace Naukowe AE we Wrocławiu no. 838. Wrocław: Wydawnictwo AE we Wrocławiu.
• Tadeusiewicz, R. (1993). Sieci neuronowe. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza RM
• Widrow, B.; Hoff, M. (1960). Adaptive switching circuits. 1960 WESCON Convention Record.
• Witkowska, D., Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne. Wybrane zagadnienia finansowe. Warszawa:Wydawnictwo C.H. Beck.
• Żurada, J.; Barski, M.; Jędruch, W. (1996). Sztuczne sieci neuronowe. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.

Notes

EN

Identifiers

ISSN

2353 - 9119