中大機構典藏-NCU Institutional Repository-提供博碩士論文、考古題、期刊論文、研究計畫等下載:Item 987654321/81151
English  |  正體中文  |  简体中文  |  全文笔数/总笔数 : 66984/66984 (100%)
造访人次 : 23024570      在线人数 : 257
RC Version 7.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
搜寻范围 查询小技巧:
  • 您可在西文检索词汇前后加上"双引号",以获取较精准的检索结果
  • 若欲以作者姓名搜寻,建议至进阶搜寻限定作者字段,可获得较完整数据
  • 进阶搜寻


    jsp.display-item.identifier=請使用永久網址來引用或連結此文件: http://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/81151


    题名: GRU-based Coal Price Movement Prediction Using Financial Indices
    作者: 葉復翔;Yeh, Fu-Hsiang
    贡献者: 資訊工程學系在職專班
    关键词: Deep learning;Pirce prediction;Financial indices
    日期: 2019-07-31
    上传时间: 2019-09-03 15:37:13 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學
    摘要: 由於市場需求和供應的波動,導致期貨市場的價格漲幅預測非常困難。本文論述了期貨市場中煤炭價格漲幅預測的問題。
    該研究使用兩個不同的數據集比較兩個預測模型。第一個數據集包括每日交易數據,而第二個數據集包含每日交易數據和財金指標。2010年至2019年期間來自印度尼西亞和澳大利亞的數據用於實驗。實驗結果表明,第二個模型實現了更高的準確性。市場模擬還表明,第二種模型在一年內的貿易收益大於預算的30%。;The price movement prediction in the futures market is difficult due to fluctuating demands and supplies. This thesis addresses the problem of coal price movement prediction. The study compares two prediction models using two different datasets. The first dataset includes daily trading data, while the second dataset contains both daily trading data and computed financial indices. The data from Indonesia and Australia between 2010 and 2019 is used for the experiment. The experimental results show that the second model achieves higher accuracy. The market simulation also indicates that the second model enjoys a larger trade gain higher than 30% of
    the budget within a year.
    显示于类别:[資訊工程學系碩士在職專班 ] 博碩士論文

    文件中的档案:

    档案 描述 大小格式浏览次数
    index.html0KbHTML30检视/开启


    在NCUIR中所有的数据项都受到原著作权保护.

    社群 sharing

    ::: Copyright National Central University. | 國立中央大學圖書館版權所有 | 收藏本站 | 設為首頁 | 最佳瀏覽畫面: 1024*768 | 建站日期:8-24-2009 :::
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - 回馈  - 隱私權政策聲明