فایل ورد کامل ترجمه مقاله مدل ترکیبی بر مبنای نظریه مجموعه های ناهنجار و الگوریتم های ژنتیکی ۶۶ صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله مدل ترکیبی بر مبنای نظریه مجموعه های ناهنجار و الگوریتم های ژنتیکی ۶۶ صفحه در word دارای ۶۶ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله مدل ترکیبی بر مبنای نظریه مجموعه های ناهنجار و الگوریتم های ژنتیکی ۶۶ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله مدل ترکیبی بر مبنای نظریه مجموعه های ناهنجار و الگوریتم های ژنتیکی ۶۶ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله مدل ترکیبی بر مبنای نظریه مجموعه های ناهنجار و الگوریتم های ژنتیکی ۶۶ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله مدل ترکیبی بر مبنای نظریه مجموعه های ناهنجار و الگوریتم های ژنتیکی ۶۶ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۱۲
تعداد صفحه ترجمه:۳۹
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۲۰

موضوع انگلیسی :A hybrid model based on rough sets theory and genetic algorithms
for stock price forecasting
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله مدل ترکیبی بر مبنای نظریه مجموعه های ناهنجار و الگوریتم های ژنتیکی ۶۶ صفحه در word
چکیده انگلیسی:In the stock market, technical analysis is a useful method for predicting stock prices.
Although, professional stock analysts and fund managers usually make subjective judgments,
based on objective technical indicators, it is difficult for non-professionals to apply
this forecasting technique because there are too many complex technical indicators to be
considered. Moreover, two drawbacks have been found in many of the past forecasting
models: (1) statistical assumptions about variables are required for time series models,
such as the autoregressive moving average model (ARMA) and the autoregressive conditional
heteroscedasticity (ARCH), to produce forecasting models of mathematical equations,
and these are not easily understood by stock investors; and (2) the rules mined
from some artificial intelligence (AI) algorithms, such as neural networks (NN), are not easily
realized.
چکیده فارسی:

چکیده :

در بازار سهام، تجزیه وتحلیل فنی به عنوان روش مفیدی برای پیش بینی قیمت های سهام می باشد. اگرچه، تحلیلگران متخصص سهام و مدیران اعتبار مالی معمولا قضاوت های ذهنی را بر مبنای شاخص های فنی هدف انجام می دهند، برای افراد غیرمتخصص مشکل می باشد تا تکنیک پیش بینی را بکار گیرند، زیرا شاخص های فنی پیچیده بسیار زیادی وجود دارد که می بایست مد نظر قرار گیرد. علاوه بر این دو مانع در بسیاری از مدل های پیش بینی گذشته وجود دارد: ۱) فرضیات آماری در ارتباط با متغیرها برای مدل های سری زمانی همانند مدل میانگین متحرک اتورگرسیو (ARMA) و ناهماهنگی مشروط اتورگرسیو (ARCH) مورد نیاز می باشند، تا مدل های پیش بینی کننده معادلات ریاضی را ایجاد کرده و این موارد به آسانی توسط سرمایه گذاران سهام درک نمی گردد؛ و ۲) اقوانینی که حاصل بعضی از الگوریتم های هوش مصنوعی همانند شبکه های عصبی می باشند که ضرورتا قابل درک نیستند.