Vorhersage von Devisenkursen: ARIMA-, XGBoost-, LSTM- und Monte-Carlo-Modelle

Author:   Kirti Wanjale ,  Aditya Wanjale
Publisher:   Verlag Unser Wissen
ISBN:  

9786208634575


Pages:   56
Publication Date:   06 February 2025
Format:   Paperback
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Vorhersage von Devisenkursen: ARIMA-, XGBoost-, LSTM- und Monte-Carlo-Modelle


Overview

Der Prozess des Umtauschs einer Währung in eine andere zu verschiedenen Zwecken - meist für Handel, Tourismus oder Gewerbe - ist als Devisenhandel oder Forex (FX) bekannt. Als Wechselkurspaare werden die Währungen gegeneinander gehandelt. Das Währungspaar EUR/USD ermöglicht es Händlern beispielsweise, den Euro gegen den US-Dollar zu handeln, während GBP/JPY (Britisches Pfund/Japanischer Yen). Die Devisenmärkte als weltweit größte Finanzarena erfordern robuste Prognosestrategien, um sich in ihrer dynamischen und komplexen Natur zurechtzufinden. In dieser Studie wird eine gründliche vergleichende Analyse von Prognosemodellen über zwei Jahrzehnte, von 2000 bis 2019, unter Verwendung von Daten aus den Zeitreihen der Federal Reserve durchgeführt. Das Projekt befasst sich mit dem Kern der Devisenkursprognose und geht dabei auf den kritischen Bedarf an Genauigkeit bei der Vorhersage von Wechselkursschwankungen ein. In diesem Zusammenhang wird die Wirksamkeit verschiedener Modelle untersucht, darunter das traditionelle ARIMA-Modell (AutoRegressive Integrated Moving Average), das XGBoost-Modell des maschinellen Lernens, das LSTM-Modell (Long Short-Term Memory) des Deep Learning und die einzigartige Perspektive der Monte-Carlo-Simulationen.

Full Product Details

Author:   Kirti Wanjale ,  Aditya Wanjale
Publisher:   Verlag Unser Wissen
Imprint:   Verlag Unser Wissen
Dimensions:   Width: 15.20cm , Height: 0.30cm , Length: 22.90cm
Weight:   0.086kg
ISBN:  

9786208634575


ISBN 10:   6208634571
Pages:   56
Publication Date:   06 February 2025
Audience:   General/trade ,  General
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   Available To Order   Availability explained
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Language:   German

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