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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Myoung-Jong Kim (Dongseo University)
저널정보
한국경영과학회 Management Science and Financial Engineering International Journal of Management Science Vol.15 No.2
발행연도
2009.11
수록면
101 - 118 (18page)

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In quantitative contexts, data mining is widely applied to the prediction of stock prices from financial time-series. However, few studies have examined the potential of data mining for shedding light on the qualitative problem-solving knowledge of experts who make stock price predictions. This paper presents a GA-based data mining approach to characterizing the qualitative knowledge of such experts, based on their observed predictions. This study is the first of its kind in the GA literature. The results indicate that this approach generates rules with higher accuracy and greater coverage than inductive learning methods or neural networks. They also indicate considerable agreement between the GA method and expert problem-solving approaches. Therefore, the proposed method offers a suitable tool for eliciting and representing expert decision rules, and thus constitutes an effective means of predicting the stock price index.
#Data Mining #Genetic Algorithms #Qualitative Decision Rules #Stock Price Index

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Data Mining Techniques for Extracting Expert Decision Rules
3. Methodology
4. Experimental Evaluation
5. Conclusion
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Anglano C / / A network genetic algorithm for concept learning / the ICGA’97 : 434 ~ 441 google schola 2. [학술대회논문] - Augier, S / 1995 / Learning first order logic rules with a genetic algorithm / the First International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining : 21 ~ 26 google schola 3. [단행본] - Barr, D. S / 1994 / Using neural nets to manage investments / AI Expert : 16 ~ 21 google schola 4. [단행본] - Bauer,R.J.,Genetic algorithms and investment strategies / 1994 / Genetic algorithms and investment strategies / Wiley, NewYork google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Brachman, R. J / 1996 / Mining business databases, / Communication of the ACM 39 (11) : 42 ~ 48 google schola

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