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Data Mining im Finanzwesen: Fortschritte in relationalen und hybriden Methoden von Boris Koval

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ISBN-13: 9781475773323

Book Title: Data Mining in Finance

ISBN: 9781475773323

Subject Area: Computers, Business & Economics

Publication Name: Data Mining in Finance : Advances in Relational and Hybrid Methods

Item Length: 9.3 in

Publisher: Springer

Subject: Information Theory, Investments & Securities / Analysis & Trading Strategies, Intelligence (Ai) & Semantics, Databases / Data Mining, Databases / General, Investments & Securities / General

Publication Year: 2013

Series: The Springer International Series in Engineering and Computer Science Ser.

Type: Textbook

Format: Trade Paperback

Language: English

Item Height: 0.3 in

Author: Boris Kovalerchuk, Evgenii Vityaev

Item Width: 6.1 in

Item Weight: 17.8 Oz

Number of Pages: Xvi, 308 Pages

Über dieses Produkt

Product Information

Data Mining in Finance presents a comprehensive overview of major algorithmic approaches to predictive data mining, including statistical, neural networks, ruled-based, decision-tree, and fuzzy-logic methods, and then examines the suitability of these approaches to financial data mining. The book focuses specifically on relational data mining (RDM), which is a learning method able to learn more expressive rules than other symbolic approaches. RDM is thus better suited for financial mining, because it is able to make greater use of underlying domain knowledge. Relational data mining also has a better ability to explain the discovered rules - an ability critical for avoiding spurious patterns which inevitably arise when the number of variables examined is very large. The earlier algorithms for relational data mining, also known as inductive logic programming (ILP), suffer from a relative computational inefficiency and have rather limited tools for processing numerical data. Data Mining in Finance introduces a new approach, combining relational data mining with the analysis of statistical significance of discovered rules. This reduces the search space and speeds up the algorithms. The book also presents interactive and fuzzy-logic tools for mining' the knowledge from the experts, further reducing the search space. Data Mining in Finance contains a number of practical examples of forecasting S&P 500, exchange rates, stock directions, and rating stocks for portfolio, allowing interested readers to start building their own models. This book is an excellent reference for researchers and professionals in the fields of artificial intelligence, machine learning, data mining, knowledge discovery, and applied mathematics.

Product Identifiers

Publisher

Springer

ISBN-10

1475773323

ISBN-13

9781475773323

eBay Product ID (ePID)

175752269

Product Key Features

Author

Boris Kovalerchuk, Evgenii Vityaev

Publication Name

Data Mining in Finance : Advances in Relational and Hybrid Methods

Format

Trade Paperback

Language

English

Subject

Information Theory, Investments & Securities / Analysis & Trading Strategies, Intelligence (Ai) & Semantics, Databases / Data Mining, Databases / General, Investments & Securities / General

Publication Year

2013

Series

The Springer International Series in Engineering and Computer Science Ser.

Type

Textbook

Subject Area

Computers, Business & Economics

Number of Pages

Xvi, 308 Pages

Dimensions

Item Length

9.3 in

Item Height

0.3 in

Item Width

6.1 in

Item Weight

17.8 Oz

Additional Product Features

Intended Audience

Scholarly & Professional

Series Volume Number

547

Number of Volumes

1 Vol.

Lc Classification Number

Qa76.9.D35

Table of Content

The scope and methods of the study.- Numerical Data Mining Models and Financial Applications.- Rule-Based and Hybrid Financial Data Mining.- Relational Data Mining (RDM).- Financial Applications of Relational Data Mining.- Comparison of Performance of RDM and other methods in financial applications.- Fuzzy logic approach and its financial applications.

2000

Dewey Decimal

332.1/0285/63

Dewey Edition

Illustrated

Yes

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