Trading Decision Support System

Sistem Pendukung Keputusan - DSS. DEFINISI Sistem Pendukung Keputusan - DSS. Sistem pendukung keputusan DSS adalah sistem informasi terkomputerisasi yang digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam sebuah organisasi atau bisnis. DSS memungkinkan pengguna menyaring dan menganalisa data dan kompilasi besar-besaran. Informasi yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah dan membuat keputusan yang lebih baik. Manfaat sistem pendukung keputusan mencakup pengambilan keputusan yang lebih tepat, pemecahan masalah yang tepat waktu dan peningkatan efisiensi untuk menangani masalah dengan variabel yang berubah dengan cepat. BREAKING DOWN Decision Support System - DSS. Operations Tingkat manajemen dan perencanaan dalam sebuah organisasi dapat menggunakan DSS untuk mengumpulkan informasi dan data dan mensintesisnya menjadi intelijen yang dapat ditindaklanjuti Hal ini memungkinkan pengguna akhir membuat keputusan yang lebih tepat pada kecepatan yang lebih cepat. Apa yang Dapat DSS Menganalisis. DSS adalah aplikasi informasi yang Menghasilkan informasi yang komprehensif Ini berbeda dengan aplikasi operasi, yang akan digunakan untuk mengumpulkan d Ata di tempat pertama DSS terutama digunakan oleh manajemen tingkat menengah sampai atas, dan ini adalah kunci untuk memahami sejumlah besar data. Misalnya, DSS dapat digunakan untuk memproyeksikan pendapatan perusahaan selama enam bulan mendatang. Pada asumsi baru tentang penjualan produk Karena besarnya jumlah variabel yang mengelilingi angka pendapatan yang diproyeksikan, ini bukan perhitungan langsung yang dapat dilakukan dengan tangan A DSS dapat mengintegrasikan banyak variabel dan menghasilkan hasil dan hasil alternatif, semuanya berdasarkan pada Data penjualan produk terakhir dari perusahaan dan variabel terkini. Bagaimana DSS menyajikan Informasi. Tujuan utama penggunaan DSS adalah menyajikan informasi kepada pelanggan dengan cara yang mudah dimengerti Manfaat sistem DSS adalah dapat Diprogram untuk menghasilkan berbagai jenis laporan, semuanya berdasarkan spesifikasi pengguna DSS dapat menghasilkan informasi dan menampilkannya secara grafis, seperti diagram batang yang mewakili pendapatan yang diproyeksikan, atau sebagai laporan tertulis. Dapatkah DSS Dipakai. Seiring teknologi terus berlanjut, analisis data tidak lagi terbatas pada mainframe besar. Karena pada dasarnya DSS merupakan aplikasi, dapat dimuat pada kebanyakan sistem komputer, termasuk laptop. Beberapa aplikasi DSS tertentu juga tersedia melalui perangkat mobile. Fleksibilitas DSS sangat bermanfaat bagi pelanggan yang sering bepergian. Hal ini memberi mereka kesempatan untuk mendapat informasi dengan baik setiap saat, yang pada gilirannya memberi mereka kemampuan untuk membuat keputusan terbaik untuk perusahaan dan pelanggan mereka setiap saat. Sistem pendukung keputusan perdagangan saham adaptif. Wen-Chyuan Chiang a. David Enke b. Renzhong Wang da Collins College of Business, Universitas Tulsa, 800 South Tucker Drive, Gedung Helmerich 118B, Tulsa, OK, 74104, Amerika Serikat. b. Jurusan Teknik Manajemen dan Teknik Sistem, Laboratorium Teknik Investasi dan Keuangan, Intelligent Systems Center, Universitas Sains dan Teknologi Missouri, 221 Engineerin G Management, 600 W 14th Street, Rolla, MO, 65409-0370, United States. c 9142 S Sheridan, Tulsa, OK, 74133, Amerika Serikat. d Microsoft Corporation, 205 108th Ave NE 400, Bellevue, WA, 98004, United States. Received 11 Februari 2016 Direvisi 19 April 2016 Diterima 20 April 2016 Tersedia secara online 25 April 2016. Sistem ini menyediakan proses pemilihan model yang otomatis dan adaptif. Sistem ini memprediksi arah harga saham, bukan tingkat perkiraan. Optimasi swarm digunakan Untuk mengurangi waktu komputasi. Denoising digunakan untuk mengatasi volatilitas pasar saham. Memprediksi arah dan pergerakan harga indeks saham yang sulit, sering menyebabkan perdagangan berlebihan, biaya transaksi, dan peluang terjawab Seringkali trader membutuhkan metode yang sistematis agar tidak hanya spot trading. Kesempatan, tapi juga memberikan pendekatan yang konsisten, sehingga meminimalkan kesalahan dan biaya perdagangan Sementara sistem perdagangan mekanis ada, biasanya dirancang untuk saham, indeks saham, atau yang lain Er aset keuangan, dan seringkali sangat bergantung pada input dan parameter model yang telah dipilih sebelumnya yang diharapkan dapat terus memberikan informasi perdagangan dengan baik setelah periode pengembangan awal atau pengembangan model yang telah diuji ulang. Penelitian berikut mengarah pada model perdagangan terperinci yang memberikan pendekatan yang lebih efektif dan efektif. Cara cerdas untuk mengenali sinyal perdagangan dan membantu investor dengan keputusan perdagangan dengan memanfaatkan sistem yang menyesuaikan input dan model prediksi berdasarkan keluaran yang diinginkan Untuk menggambarkan pendekatan adaptif, beberapa input dan teknik pemodelan digunakan, termasuk jaringan syaraf tiruan, kawanan partikel Optimasi, dan denoising Simulasi dengan indeks saham menggambarkan bagaimana trader dapat menghasilkan tingkat pengembalian yang lebih tinggi dengan menggunakan model sistem pendukung keputusan adaptif yang dikembangkan. Manfaat menambahkan pengambilan keputusan adaptif dan cerdas terhadap prakiraan juga dibahas. Sistem pendukung keputusan. Jaringan khusus. Optimalisasi kuartet. Stok sel Ection. Direction prediction. Fig 1 Gambar 2 Gambar 3 Gambar 4.Sistem pendukung keputusan perdagangan saham cerdas melalui integrasi algoritma genetika berbasis jaringan saraf fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Departemen Teknik Industri, Universitas Teknologi Taipei Nasional, Taipei 106, TaiwanDepartemen Keuangan, Universitas I-Shou, Kaohsiung County, Taiwan 840, Taiwan. c Departemen Teknik Sistem, Perusahaan Komputer Chin-Wei, Taipei, Taiwan. Diterima 1 Januari 1998 Direvisi 1 Agustus 1998 Tersedia online 13 November 2000. Pasar saham, yang telah diteliti oleh berbagai peneliti, adalah lingkungan yang agak rumit. Sebagian besar penelitian hanya membahas faktor-faktor kuantitatif indeks teknis, bukan faktor kualitatif, misalnya efek politik. Namun, yang terakhir memainkan peran penting dalam lingkungan pasar saham. Jadi, Penelitian ini mengembangkan algoritma genetika berbasis fuzzy neural network GFNN untuk merumuskan basis pengetahuan aturan inferensi fuzzy yang dapat mengukur Ure efek kualitatif pada pasar saham Selanjutnya, efeknya selanjutnya diintegrasikan dengan indeks teknikal melalui jaringan syaraf tiruan JST. Contoh berdasarkan pasar saham Taiwan digunakan untuk menilai sistem cerdas yang diajukan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa jaringan syaraf tiruan mempertimbangkan keduanya. Faktor kuantitatif dan kualitatif lebih unggul daripada jaringan syaraf tiruan mengingat hanya faktor kuantitatif baik dalam kejelasan nilai jual beli maupun kinerja jual beli. Pasar perdana. Sistem pendukung keputusan. Jaringan syaraf tiruan. Jaringan syaraf tiruan. Algoritma genetika. Penulis grafis Tel. 886 2 27712171.Copyright 2001 Elsevier Science BV Semua hak dilindungi undang-undang. Mengutip artikel.