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Unternehmen folgen beim Verkauf von Software mehreren Modellen. Die Software kann als eigenständiges Konservenprodukt lizenziert werden; mit Hardware, anderer Software oder mit Post-Contract-Support (PCS) gebündelt oder als Service (SaaS) verkauft werden können. Software kann Plug-and-Play sein oder stundenlange Beratung erfordern, um sie in der Umgebung des Kunden entsprechend nutzbar zu machen. Diese verschiedenen Ausbuchungsschritte sind im Entscheidungsbaum in AG36 zusammengefasst. Da jedoch viele Finanzmarktvariablen direkt oder indirekt miteinander verflochten sind, ist es schwierig, zukünftige Aktienkursbewegungen allein anhand technischer Indikatoren vorherzusagen, selbst wenn ein typisches Deep-Learning-Modell angewendet wird. Der CNN ist als Deep-Learning-Technik ein Modell, das die visuelle Verarbeitung lebender Organismen imitiert, die Muster oder Bilder erkennen. Der CNN hat eine Struktur, in der eine oder mehrere Faltungsschichten und Pooling-Layer zu einer vollständig verbundenen Ebene hinzugefügt werden, was zu einer ANN-Struktur führt. Unsere empirischen Experimente zeigen die potenzielle Nützlichkeit des CNN, indem er zeigt, dass er die Vorhersageleistung mehr verbessern könnte als die ANN. In diesem Sinne scheint CNN eine wünschenswerte Wahl für die Erstellung von Bestandsvorhersagemodellen zu sein. Darüber hinaus waren technische Indikatoren Eingabevariablen, die sich nicht positiv auf die Aktienkursvorhersage auswirkten, als CNN für das Vorhersagemodell implementiert wurde. Dieses Ergebnis ist darauf zurückzuführen, dass technische Indikatoren keine guten Eingabevariablen sein können, da sie dem sich bewegenden Muster des Schlusskurses ähneln. Daher ist der Aufbau eines Aktienkursvorhersagemodells mit besserer Performance zu erwarten, wenn andere Faktoren, die sich dem Aktienkurs gegenüberbewegen, wie Goldpreis und Zinssatz, als Inputvariablen für CNN betrachtet werden. Als Ergebnis dieser Studie ist es schwierig, technische Indikatoren des Aktienmarktes durch allgemeine Data-Mining-Klassifizierungstechnik vorherzusagen.

Daher kann CNN, eine Deep-Learning-Methode, die Zeitreihendaten in Diagramme analysiert, ein nützliches für die Vorhersage der Aktienkurse sein. Während eine detaillierte Diskussion dieser Optionen Modelle weit über den Rahmen dieses Artikels hinausgeht, ist es wichtig zu wissen, dass jedes Unternehmen erfordert, Annahmen über Volatilität, Zinssätze, und die Dividendenrate und Lebensdauer der Optionen zu machen. Sobald ein Unternehmen festgestellt hat, dass der Vermögenswert übertragen wurde, bestimmt es, ob es im Wesentlichen alle Risiken und Erträge aus dem Eigentum an dem Vermögenswert übertragen hat.

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