机构名称：
¥ 1.0
人工智能决策支持系统始终是一个流行的话题，在复杂环境中不确定性下运行时，为人提供了优化的决策建议。我们讨论的特定重点是比较投资领域中人工智能决策支持系统的不同方法 - 投资决策的目的是选择满足投资者目标的最佳投资组合，或者换句话说，以最大限度地在投资者给出的限制下获得投资回报。在本研究中，我们应用了几种人工智能系统，例如影响图（贝叶斯网络的一种特殊类型），决策树和神经网络，以获取实验比较分析，以帮助用户智能选择最佳的投资组合。1。引言与许多其他领域一样，投资领域是一个动态变化，随机和不可预测的环境。以股票市场为例；投资组合经理或个人投资者可以选择超过两千股股票。这提出了过滤所有这些股票以找到值得投资的问题。也有大量的信息在某种程度上影响市场。对于这些问题，人工智能决策支持系统始终是解决方案。决策支持系统为投资者提供了在时间限制下提供最佳决策支持。为此，我们使用影响图，决策树和神经网络来咨询用户建立自己的非常成功的投资组合。纸张的结构如下。在第2节中，我们介绍了一些有关投资组合管理的投资决策结构的相关作品。在第3和第4节中，我们描述了影响图，决策树和神经网络的框架。在第5节中，我们指定了我们的实验设置。在第6节中，我们显示我们的
金融计算情报
主要关键词
相关文件推荐
