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Erschienen in:
Automatic Discriminative Lossy Binary Conversion of Redundant Real Training Data Inputs for Simplifying an Input Data Space and Data Representation Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Gene Trajectory Clustering for Learning the Stock Market Sectors

verfasst von : Darie Moldovan, Gheorghe Cosmin Silaghi

Erschienen in: Adaptive and Natural Computing Algorithms

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Hybrid Gene Trajectory Clustering (GTC) algorithm [1,2] proves to be a good candidate to cluster multi-dimensional noisy time series. In this paper we apply the hybrid GTC to learn the structure of the stock market and to infer interesting relationships out of closing prices data. We conclude that hybrid GTC can successfully identify homogeneous and stable stock clusters and these clusters can further help the investors.

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Metadaten
Titel
Gene Trajectory Clustering for Learning the Stock Market Sectors
verfasst von
Darie Moldovan
Gheorghe Cosmin Silaghi
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Adaptive and Natural Computing Algorithms

Print ISBN: 978-3-642-04920-0

Electronic ISBN: 978-3-642-04921-7

Copyright-Jahr: 2009

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04921-7_57

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    Bildnachweise