D
2017
Stock price development forecasting using neural networks
VRBKA, Jaromír and Zuzana ROWLAND
Basic information
Original name
Stock price development forecasting using neural networks
Name in Czech
Predikce vývoje cen akcií pomocí umělých neuronových sítí
Authors
VRBKA, Jaromír (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution) and
Zuzana ROWLAND (203 Czech Republic, belonging to the institution)
Edition
1. vyd. Les Ulis, France, SHS Web of Conferences - Innovative Economic Symposium 2017: Strategic Partnership in International Trade, p. nestránkováno, 8 pp. 2017
Other information
Type of outcome
Stať ve sborníku
Field of Study
50200 5.2 Economics and Business
Country of publisher
France
Confidentiality degree
není předmětem státního či obchodního tajemství
Publication form
printed version "print"
RIV identification code
RIV/75081431:_____/17:00001380
Organization unit
Institute of Technology and Business in České Budějovice
Keywords (in Czech)
predikce; akcie; vývoj ceny; umělé neuronové sítě
Keywords in English
forecasting; stock; price development; artificial neural networks
V originále
The objective of this contribution is to use neural networks for forecasting the development of the ČEZ, a. s. stock prices on the Prague Stock Exchange for the next 62 trading days. The data for the forecast have been obtained from the Prague Stock Exchange database. These are final prices at the end of each trading day when the company shares were traded, starting from the beginning of the year 2012 till September 2017.
In Czech
Cílem tohoto příspěvku je využít neuronové sítě pro predikci vývoje burzovních cen akcií společnosti ČEZ, a. s. na pražské burze na dalších 62 obchodních dní. Údaje pro predikci byly získány z databáze Burzy cenných papírů Praha. Jedná se o konečné ceny na konci každého obchodního dne, kdy byly akcie společnosti obchodované, a to od počátku roku 2012 do září 2017.
Displayed: 18/10/2024 23:22