Lager Handelsbeslutstödssystem

Beslutsstödssystem - DSS. DEFINITION av beslutsstödssystem - DSS. A beslutsstödssystem DSS är ett datoriserat informationssystem som används för att stödja beslutsfattande i en organisation eller ett företag. En DSS låter användarna sika igenom och analysera massiva datarader och sammanställa information som kan användas för att lösa problem och fatta bättre beslut. Fördelarna med beslutsstödssystem innefattar mer informerat beslutsfattande, snabb problemlösning och förbättrad effektivitet för att hantera problem med snabbt växande variabler. BREAKA NED Beslutsstödssystem - DSS. Operations Lednings - och planeringsnivåer i en organisation kan använda en DSS för att kompilera information och data och syntetisera den till handlingsbar intelligens. Detta gör det möjligt för slutanvändaren att fatta mer informerade beslut i en snabbare takt. Vad kan en DSS analysera. DSS är en informationsapplikation som producerar omfattande information Detta skiljer sig från en operativ applikation, som skulle användas för att samla d ata i första hand En DSS används främst av mitten - och övre nivåhantering och det är nyckeln till förståelse av stora mängder data. Till exempel kan en DSS användas för att projicera företagets intäkter under de kommande sex månaderna på nya antaganden om produktförsäljning På grund av den stora mängden variabler som omger de beräknade intäktssiffrorna är detta inte en enkel beräkning som kan göras för hand. En DSS kan integrera flera variabler och generera ett resultat och alternativa resultat, allt baserat på företagets tidigare produktförsäljningsdata och nuvarande variabler. Hur kan en DSS presentera informationen. Det främsta syftet med att använda en DSS är att presentera information till kunden på ett sätt som är lätt att förstå. Fördelen med ett DSS-system är att det kan programmeras för att generera många typer av rapporter, allt baserat på användarspecifikationer En DSS kan generera information och mata ut den grafiskt, såsom ett stapeldiagram som representerar prognostiserade intäkter eller som en skriftlig rapport. Kan en DSS användas. När tekniken fortsätter att avancera är dataanalys inte längre begränsad till stora skrymmande huvudramar Eftersom en DSS i huvudsak är en applikation kan den laddas på de flesta datorsystem, inklusive bärbara datorer. Vissa DSS-applikationer är också tillgängliga via mobila enheter Flexibiliteten hos DSS är extremt fördelaktig för kunder som reser ofta. Detta ger dem möjlighet att vara välinformerad hela tiden vilket ger dem möjlighet att göra de bästa besluten för deras företag och kunder när som helst. intelligent aktiehandel beslutsstödsystem genom integration av genetisk algoritm baserade fuzzy neurala nätverk och konstgjorda neurala nätverk. a Institutionen för industriell teknik, National Taipei University of Technology, Taipei 106, Taiwan. b Institutionen för ekonomi, I-Shou University, Kaohsiung County, Taiwan 840, Taiwan. c Institutionen för systemteknik, Chin-Wei Computer Company, Taipei, Taiwan. Upptäckt 1 januari 1998 Reviderad 1 augusti 1998 Tillgänglig online 13 november 2000. Börsen, som har undersökts av olika forskare, är en ganska komplicerad miljö. De flesta undersökningarna berörde endast de tekniska indexerna kvantitativa faktorer, i stället för kvalitativa faktorer, t. ex. politisk effekt. Den senare spelar en Kritisk roll i aktiemarknadsmiljön Således utvecklar den här studien ett genetiskt algoritmbaserat fuzzy neuralt nätverk GFNN för att formulera kunskapsbasen för fuzzy inference-regler som kan mäta den kvalitativa effekten på aktiemarknaden. Följaktligen integreras effekten ytterligare med de tekniska indexerna Genom det konstgjorda neurala nätverket ANN Ett exempel baserat på Taiwans aktiemarknad används för att bedöma det föreslagna intelligenta systemet. Utvärderingsresultat indikerar att det neurala nätverket, som beaktar både de kvantitativa och kvalitativa faktorerna, utmärker det neurala nätverket, med tanke på endast de kvantitativa faktorerna både i tydligheten hos köp-och försäljningsställen p erformance. Stock market. Decision support system. Artificial neurala nätverk. Fuzzy neurala nätverk. Genetiska algoritmer. Korresponderande författare Tel 886 2 27712171.Copyright 2001 Elsevier Science BV Alla rättigheter förbehållna. Citing articles. An adaptive aktieindex handel beslutsstöd system. Wen - Chyuan Chiang a. David Enke b. Renzhong Wang Da Collins Business School, University of Tulsa, 800 South Tucker Drive, Helmerich Hall 118B, Tulsa, OK, 74104, USA. b Institutionen för ingenjörs-och systemteknik, laboratorium för Investment and Financial Engineering, Intelligent Systems Center, Missouri University of Science and Technology, 221 Engineering Management, 600 W 14th Street, Rolla, MO, 65409-0370, USA. c 9142 S Sheridan, Tulsa, OK, 74133, USA. d Microsoft Corporation, 205 108 Ave NE 400, Bellevue, WA, 98004, USA. Upptäckt 11 februari 2016 Ändrad 19 april 2016 Accepterad 20 april 2016 Tillgänglig online den 25 april 2016. Systemet ger en Automatiserad och adaptiv modell urvalsprocess. Systemet förutsäger aktiekursriktningen, snarare än den prognostiserade nivån. Partikelsvampoptimering används för att minska beräkningen. Denoering används för att hantera volatiliteten i aktiemarknaden. Att räkna ut riktningen och rörelsen av aktieindexpriserna är svårt, vilket ofta leder till överdriven handel, transaktionskostnader och missade möjligheter. Vanligtvis behöver handlare en systematisk metod för att inte bara upptäcka handelsmöjligheter utan också att tillhandahålla ett konsekvent tillvägagångssätt, vilket minimerar handelsfel och kostnader. Medan mekaniska handelssystem finns, är de vanligtvis utformade för en viss aktie, aktieindex eller annan finansiell tillgång och är ofta mycket beroende av förinställda ingångar och modellparametrar som förväntas fortsätta tillhandahålla handelsinformation väl efter den inledande träningen eller den testade modellutvecklingsperioden. Följande forskningsledningar till en detaljerad handelsmodell som ger en mer effektiv och intelligent T sätt för att erkänna handelssignaler och hjälpa investerare med handelsbeslut genom att använda ett system som anpassar både ingångarna och prediktionsmodellen baserat på önskad utgång. För att illustrera det adaptiva tillvägagångssättet används flera ingångar och modelleringstekniker, inklusive neurala nätverk, partikelsvärm optimering och denoising Simuleringar med aktieindex visar hur handlare kan generera högre avkastning med hjälp av den utvecklade adaptiva beslutsstödsystemmodellen. Fördelarna med att lägga till adaptivt och intelligent beslutsfattande till prognoser diskuteras också. Beslutssystem för support. Nätverk. Partikelsvarmoptimering. Adaptiv stock selection. Direction prediction. Fig 1 Fig 2 Fig 3 Fig 4.