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Inhaltsverzeichnis:
1. Einleitung
2. Hauptteil
2.1 Das biologische Vorbild
2.2 Die Geschichte künstlicher neuronaler Netze (KNN)
2.3 Aufbau und Funktion
2.4 Lernen mittels Backpropagation
2.5 Allgemeines zur Wertpapieranalyse
2.5.1 Die Fundamentalanalyse
2.5.2 Die technische Analyse
2.6 Einsatz der KNN zur Wertpapieranalyse bzw. im Portfoliomanagement
2.6.1 Aktienkursprognose
2.6.2 Prognose des Marktzinses
2.7 KNN für Privatanleger
2.8 Vor- und Nachteile der Verwendung von KNN zur Prognose von Zeitreihen
2.9 Kritik an KNN
3. Fazit
4. Abbildungsverzeichnis
5. Abkürzungsverzeichnis
6. Literaturverzeichnis
Final del extracto de 18 páginas
- Citar trabajo
- Lennart Berning (Autor), 2013, Neuronale Netze in der Wertpapieranalyse, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/334978
Así es como funciona
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