Logic Mining for Financial Data (Contributo in atti di convegno)

Type
Label
  • Logic Mining for Financial Data (Contributo in atti di convegno) (literal)
Anno
  • 2006-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
Alternative label
  • Felici, G.; Galante, M.; Torosantucci, L. (2006)
    Logic Mining for Financial Data
    in 6th International Conference on Computational Science (ICCS 2006), Reading, UK, 28-31 maggio 2006
    (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori
  • Felici, G.; Galante, M.; Torosantucci, L. (literal)
Pagina inizio
  • 460 (literal)
Pagina fine
  • 467 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#titoloVolume
  • COMPUTATIONAL SCIENCE - ICCS 2006, PT 4, PROCEEDINGS (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#volumeInCollana
  • 3994 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#note
  • Computational Science - ICCS 2006, Alexandrov V.N., van Albada G.D., Sloot P.M.A., Dongarra J.J. eds. (literal)
Note
  • ISI Web of Science (WOS) (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni
  • Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica del CNR, Viale Manzoni 30 - 00185 Roma, Italy ; Istituto di Analisi dei Sistemi ed Informatica del CNR, Viale Manzoni 30 - 00185 Roma, Italy; Banca Nazionale del Lavoro (literal)
Titolo
  • Logic Mining for Financial Data (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#isbn
  • 3-540-34385-7 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#curatoriVolume
  • Vassil N. Alexandrov, Geert Dick van Albada, Peter M.A. Sloot and Jack Dongarra (literal)
Abstract
  • In this paper we consider a new strategy for supporting timing decisions in stock markets. The approach uses the logic data miner Lsquare, based on logic optimisation techniques. We adopt a novel concept of good session, based on the best return expected within a given time horizon. Such definition links indirectly the buying decision with the selling decision and make it possible to exploit particular features of stock time series. The method is translated into an investment strategy and then it is compared with the standard buy & hold strategy. (literal)
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