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Dokumenttyp:
Masterarbeit
Autor(en):
Brunn, Robin
Titel:
Stock Price Trend Prediction Using a Convolutional Neural Network
Abstract:
With the continuous growth of computational capabilities, machine learning has become a crucial tool for predicting stock price movements, enabling models to capture complex patterns that traditional methods fail to detect. This thesis investigates the recent application of Convolutional Neural Networks (CNNs) in stock price trend prediction, using image representations of financial time series data from the largest US stock exchanges. An essential advantage of CNNs lies in their ability to auto...     »
übersetzter Abstract:
Mit dem kontinuierlichen Fortschritt der Rechenleistung hat maschinelles Lernen eine zentrale Rolle bei der Vorhersage von Aktienkursbewegungen eingenommen. Modelle sind nun in der Lage, komplexe Muster zu erfassen, die traditionelle Methoden nicht erkennen können. Diese Arbeit untersucht die Anwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs) zur Vorhersage von Aktienpreistrends, indem Bilddarstellungen von Finanzzeitreihen der größten US-Börsen verwendet werden. Ein wesentlicher Vorteil von CNN...     »
Aufgabensteller:
Prof. Dr. Rudi Zagst
Betreuer:
Prof. Dr. Rudi Zagst & Prof. Dr. Christoph Kaserer
Jahr:
2024
Hochschule / Universität:
Technische Universität München
Bearbeitungsbeginn:
15.04.2024
Bearbeitungsende:
15.10.2024
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