BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Janowicz Maciej (Warsaw University of Life Sciences - SGGW, Poland), Kietlińska Krystyna (Warsaw University of Life Sciences - SGGW, Poland), Zembrzuski Andrzej (Warsaw University of Life Sciences - SGGW, Poland)
Tytuł
Simple Adaptive Filter as a Part of Information System for Market Data Analysis
Źródło
Information Systems in Management, 2014, vol. 3, nr 4, s. 221-228, rys., tab., bibliogr. 9 poz.
Systemy Informatyczne w Zarządzaniu
Słowa kluczowe
Giełda papierów wartościowych, Analiza danych, Szeregi czasowe, System informacji rynkowej
Stock market, Data analysis, Time-series, Market information system
Uwagi
summ.
Firma/Organizacja
Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie
Warsaw Stock Exchange
Abstrakt
Application of the simple least mean squares (LMS) adaptive filter of to the Warsaw Exchange Market (GPW) has been analyzed using stocks belonging to WIG20 group as examples. LMS filter has been used as a binary classifier, that is, to forecast the sign of changes in the (normalized) stock values. Two kinds of data has been used, namely, the differenced and double-differenced normalized close values of stocks. It has been shown that while the predictive power of LMS filter is virtually zero for the differenced series, it rises significantly in the case of double-differenced series for all analyzed stocks. We attribute this to the better stationarity properties of the double-differenced time series. (original abstract)
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Anderson, T.W. (1970), The Statistical Analysis of Time Series, Wiley, New York.
  2. Bossa (2014): http://bossa.pl/notowania/metastock/
  3. Graham B., Zweig J. (2003), The Intelligent Investor, Harper Collins, New York.
  4. Hannan E.J. (1970), Multiple Time Series, Wiley, New York.
  5. Haykin S., Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, 2002.
  6. Kalman, R.E. (1960), A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems, Journal of Basic Engineering 82 (1), 35-45.
  7. Kolmogorov A.N., Stationary sequences in Hilbert space, (In Russian) Bull. Moscow Univ. 1941 vol. 2 no. 6, 1-40.
  8. Wiener N., The interpolation, extrapolation and smoothing of stationary time series, Report of the Services 19, Research Project DIC-6037 MIT, February 1942.
  9. Widrow B. and Stearns S.D. (1985), Adaptive Signal Processing, Prentice Hall, New York.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
2084-5537
Język
eng
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu