ट्रेडिंग - निर्णय समर्थन प्रणाली

निर्णय समर्थन प्रणाली - निर्णय समर्थन प्रणाली के DSS. DEFINITION - डीएसएस. ए निर्णय समर्थन प्रणाली डीएसएस एक कम्प्यूटरीकृत सूचना प्रणाली है जिसका उपयोग किसी संस्था या व्यवसाय में निर्णय लेने के लिए किया जाता है ए डीएसएस ने उपयोगकर्ताओं को झारना और आंकड़ों के बड़े पैमाने पर पुन: समस्याओं का समाधान करने और बेहतर निर्णय लेने के लिए उपयोग की जा सकने वाली जानकारी। निर्णय समर्थन प्रणालियों के लाभों में तेजी से बदलते चर के साथ समस्याओं से निपटने के लिए अधिक सूचनात्मक निर्णय लेने, समय पर समस्या को हल करने और बेहतर दक्षता शामिल है। BREAKING DOWNATION निर्णय प्रणाली - DSS. Operations एक संगठन में प्रबंधन और नियोजन स्तर सूचना और डेटा को संकलित करने के लिए डीएसएस का उपयोग कर सकते हैं और इसे क्रियान्वित बुद्धिमानी में संश्लेषित कर सकते हैं यह अंत उपयोगकर्ता को तेज गति से अधिक सूचित निर्णय करने की अनुमति देता है। क्या डीएसएस का विश्लेषण हो सकता है। डीएसएस एक सूचना आवेदन है व्यापक जानकारी पैदा करता है यह एक ऑपरेशन एप्लिकेशन से अलग है, जो डी को एकत्रित करने के लिए उपयोग किया जाएगा एटा पहली जगह में ए डीएसएस मुख्य रूप से मध्य से ऊपरी स्तर के प्रबंधन द्वारा उपयोग किया जाता है, और बड़ी मात्रा में डेटा को समझने के लिए यह महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, एक डीएसएस का उपयोग आगामी छह महीनों में कंपनी के राजस्व को प्रोजेक्ट करने के लिए किया जा सकता है उत्पाद की बिक्री के बारे में नई धारणाओं पर अनुमानित राजस्व आंकड़े चारों ओर की गई बड़ी संख्या के कारण, यह एक सीधा गणना नहीं है जो हाथ से किया जा सकता है। डीएसएस एक से अधिक चर को एकीकृत कर सकता है और एक परिणाम और वैकल्पिक परिणाम उत्पन्न कर सकता है, सभी कंपनी के पिछले उत्पाद की बिक्री के आंकड़ों और मौजूदा वैरिएबल। एक डीएसएस वर्तमान जानकारी कैसे प्रदान कर सकता है। डीएसएस का उपयोग करने का प्राथमिक उद्देश्य ग्राहक को ऐसी जानकारी प्रदान करना है जो समझने में आसान है। डीएसएस प्रणाली का लाभ यह है कि यह कई प्रकार की रिपोर्ट तैयार करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है, सभी उपयोगकर्ता विनिर्देशों के आधार पर, एक डीएसएस सूचना उत्पन्न कर सकता है और इसे ग्राफिक रूप से तैयार कर सकता है, जैसे बार चार्ट जो प्रोजेक्टेड राजस्व का प्रतिनिधित्व करता है या लिखित रिपोर्ट के रूप में। डीएसएस का उपयोग किया जा सकता है। जैसा कि प्रौद्योगिकी अग्रिम बना रहता है, डेटा विश्लेषण अब बड़े बड़े मेनफ्रेम तक सीमित नहीं होता क्योंकि एक डीएसएस मूलतः एक आवेदन है, यह अधिकांश कंप्यूटर सिस्टम पर लोड किया जा सकता है, जिसमें लैपटॉप के कुछ डीएसएस अनुप्रयोग मोबाइल उपकरणों के माध्यम से भी उपलब्ध हैं डीएसएस का लचीलापन ग्राहकों के लिए बेहद फायदेमंद होता है जो अक्सर यात्रा करते हैं, इससे उन्हें हर समय अच्छी तरह से सूचित होने का मौका मिलता है, जो बदले में उन्हें किसी भी समय अपनी कंपनी और ग्राहकों के लिए सबसे अच्छा निर्णय लेने की क्षमता प्रदान करता है। अनुकूली स्टॉक इंडेक्स ट्रेडिंग निर्णय समर्थन प्रणाली। वेन-च्युन चियांग ए। डेविड एनके बी। रेन्जोंग वैंग दा कोलिन्स कॉलेज ऑफ़ बिज़नेस, द युनिवर्सिटी ऑफ़ टल्सा, 800 साउथ टकर ड्राइव, हेलमेरिच हॉल 118 बी, तुलसा, ओके, 74104, संयुक्त राज्य अमेरिका। बी इंजीनियरिंग प्रबंधन और सिस्टम इंजीनियरिंग विभाग, निवेश और वित्तीय इंजीनियरिंग के लिए प्रयोगशाला, बुद्धिमान सिस्टम केंद्र, मिसौरी विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय, 221 इंजीनियर जी प्रबंधन, 600 डब्ल्यू 14 वीं स्ट्रीट, रोला, एमओ, 6540 9-0370, संयुक्त राज्य अमेरिका। 9142 एस। शेरिडन, टल्सा, ओके, 74133, संयुक्त राज्य अमेरिका। माइक्रोसॉफ्ट कॉर्पोरेशन, 205 108 एवेई एनई 400, बेलव्यू, वाशिंगटन, 98004, संयुक्त राज्यों। 11 फ़रवरी 2016 संशोधित 19 अप्रैल 2016 स्वीकृत 20 अप्रैल 2016 उपलब्ध ऑनलाइन 25 अप्रैल 2016. सिस्टम एक स्वचालित और अनुकूली मॉडल चयन प्रक्रिया प्रदान करता है। सिस्टम पूर्वानुमानित स्तर की बजाय स्टॉक की कीमत दिशा की भविष्यवाणी करता है। भाग झुंड अनुकूलन का उपयोग किया जाता है गणना के समय को कम करने के लिए। नीचीकरण का उपयोग शेयर बाजार में अस्थिरता से निपटने के लिए किया जाता है। शेयर सूचकांक की कीमतों की दिशा और गति का अनुमान मुश्किल है, अक्सर अत्यधिक व्यापार, लेनदेन लागत, और छूटे अवसरों की ओर अग्रसर होता है अक्सर व्यापारियों को न केवल स्पॉट ट्रेडिंग अवसर, लेकिन एक सुसंगत दृष्टिकोण भी प्रदान करने के लिए, जिससे व्यापारिक त्रुटियों और लागतों को कम किया जा रहा है यद्यपि मैकेनिकल ट्रेडिंग सिस्टम मौजूद हैं, वे आमतौर पर एक विशिष्ट स्टॉक, स्टॉक इंडेक्स या ओथ के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं एआर वित्तीय परिसंपत्ति है, और अक्सर पूर्वनिर्धारित इनपुट और मॉडल पैरामीटरों पर अत्यधिक निर्भर हैं जो प्रारंभिक प्रशिक्षण या बैक-परीक्षण मॉडल विकास अवधि के बाद अच्छी तरह से व्यापारिक सूचना उपलब्ध कराने की उम्मीद रखते हैं निम्नलिखित अनुसंधान एक विस्तृत व्यापार मॉडल की ओर ले जाता है जो अधिक प्रभावी प्रदान करता है और व्यापार संकेतों को पहचानने के लिए बुद्धिमान तरीके और निवेशक को एक प्रणाली का उपयोग करके व्यापार के फैसले का उपयोग करने में सहायता करना जो कि इच्छित उत्पादन पर आधारित इनपुट और भविष्यवाणी मॉडल दोनों का अनुकूलन करता है। अनुकूली दृष्टिकोण को वर्णन करने के लिए, कई इनपुट और मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग किया जाता है, जिसमें तंत्रिका नेटवर्क, कण झुंड अनुकूलन और स्टॉक इंडेक्स के साथ सिमुलेशन को दर्शाता है कि कैसे व्यापारियों ने विकसित अनुकूली निर्णय समर्थन प्रणाली मॉडल का उपयोग करके उच्च रिटर्न उत्पन्न कर सकते हैं पूर्वानुमान के लिए अनुकूली और बुद्धिमान निर्णय लेने के लाभों पर भी चर्चा की जाती है। निर्णय समर्थन प्रणाली। न्यूज़ल नेटवर्क। पार्टल झुंड अनुकूलन। स्टॉक एसईएल ection. Direction prediction. Fig 1 अंजीर 2 अंजीर 3 अंजीर 4. आनुवंशिक एल्गोरिथम आधारित फजी तंत्रिका नेटवर्क और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के एकीकरण के माध्यम से बुद्धिमान स्टॉक ट्रेडिंग निर्णय समर्थन प्रणाली। औद्योगिक इंजीनियरिंग विभाग, नेशनल ताइपे प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय, ताइपे 106, ताइवान. बी वित्त विभाग, आई-शू विश्वविद्यालय, काऊशुंग काउंटी, ताइवान 840, ताइवान सी। सिस्टम्स इंजीनियरिंग विभाग, चिन-वी कम्प्यूटर कंपनी, ताइपेई, ताइवान। प्राप्त 1 जनवरी 1998 संशोधित 1 अगस्त 1998 उपलब्ध ऑनलाइन 13 नवंबर 2000। विभिन्न शोधकर्ताओं द्वारा जांच की गई स्टॉक मार्केट, एक जटिल जटिल वातावरण है अधिकांश शोध केवल तकनीकी सूचकांक मात्रात्मक कारकों से संबंधित हैं, गुणात्मक कारकों के बजाय, जैसे राजनीतिक प्रभाव, हालांकि, शेयर बाजार के माहौल में उत्तरार्द्ध एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, इस प्रकार, यह अध्ययन फजी निष्कर्ष नियमों का ज्ञान आधार तैयार करने के लिए एक आनुवंशिक एल्गोरिदम आधारित फजी तंत्रिका नेटवर्क GFNN को विकसित करता है जो माप कर सकते हैं शेयर बाजार पर गुणात्मक प्रभाव, अगले प्रभाव कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से तकनीकी अनुक्रमित के साथ एकीकृत किया जाता है ANN ताइवान शेयर बाजार पर आधारित एक उदाहरण प्रस्तावित बुद्धिमान प्रणाली का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किया जाता है मूल्यांकन परिणाम बताते हैं कि तंत्रिका नेटवर्क दोनों मात्रात्मक और गुणात्मक कारक न्यूरल नेटवर्क को केवल मात्रात्मक कारकों पर ही खरीदते हैं, जो खरीद-बेचने वाले अंक और खरीद-बिक्री के प्रदर्शन की स्पष्टता में होते हैं। स्टॉक बाजार। निर्णय समर्थन प्रणाली। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क। फजी तंत्रिका नेटवर्क। जेनेटिक एल्गोरिदम। लेखक के अनुरूप टेलीफोन 886 2 27712171. कॉपीराइट 2001 एलसेवीयर साइंस बी.वी. सभी अधिकार सुरक्षित।