Den Erfolg von Tradern mittels Machine-Learning klassifizieren - Studie am Beispiel von Forex- und CFD-Tradern durch Supervised Learning Klassifikationsverfahren - Tim Elges, Jan-Frederik  Engelhardt, Jan-Frederik  Engelhardt
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Den Erfolg von Tradern mittels Machine-Learning klassifizieren (BSP Campus Hamburg Schriftenreihe Betriebswirtschaft, 2)

Studie am Beispiel von Forex- und CFD-Tradern durch Supervised Learning Klassifikationsverfahren

Beschreibung

In dieser Arbeit werden geeignete Verfahren für die Prognose des Tradingerfolgs im Forex- und CFD-Trading präsentiert. Es wird untersucht, welches Machine-Learning-Verfahren am geeignetsten ist, zu ... weiterlesen

Buchdetails

Sprache: Deutsch

ISBN: 9783753124292

Format: DIN A5 hoch

Seiten: 84

Altersempfehlung: keine Altersbeschränkung (1 - 99 Jahre) (1 - 99)

Erscheinungsdatum:

Schlagworte: machine learning, logistische Regression, Entscheidungsbaum, künstliche neuronale Netze, daytrading, trading success, Klassifikation

Art der Publikation: Masterarbeit

Hochschule: BSP Business School Berlin – Campus Hamburg Hochschule für Management

Veröffentlichungsjahr: 2020

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