Raupjas kopas un to lietojumi akciju cenu prognozēšanā

Abstract

Šajā darbā tiek apskatīts akciju cenu prognozēšanas modelis balstoties uz raupjas kopas pieeju. Šai pieejai ir ļoti liela nozīme, lai aprakstītu akciju tirgus apgrozības likumus. Parādīsim, ka raupja kopa var būt efektīvs līdzeklis šo mērķu sasniegšanai. Ir aprakstītas dažas no problēmām, kas attiecas uz datu pārveidošanu (diskretizāciju), rādītāju izvēli (redukciju) un apgrozības sistēmas izveidi (apgrozības likumu iegūšanu). Darba teorētiskā daļa sniedz īsu ievadu raupju kopu teorijā, akciju cenu prognozēšana investoru lietojumam aprakstīta praktiskajā daļā.

This work presents a stock pricing prediction model based on rough set approach. This approach is very valuable to extract stock market trading rules. A rough set is shown to be an effective tool to achieve this goal. Some problems concerning data transformation (discretization), indicator selection (reducts) and trading system building (trading rules extraction) are also discussed. There is a theoretical part in this paper, where a brief introduction to rough sets is given and the stock price prediction for investors’ usage described in the practical part of this paper.