Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikace
JANKOVÁ, Z.
Originální název
Wavelet Analysis for Stock Market Forcasting
Typ
článek ve sborníku mimo WoS a Scopus
Jazyk
angličtina
Originální abstrakt
This paper deals with wavelet analysis and its application on the stock market. The time series of financial and economic data are usually non-linear and non-stationary. It has been shown that using decomposition models improves the prediction accuracy of these time series. These techniques include wavelet analysis, which decomposes data not only in the time domain but also in the frequency domain, and can predict non-periodic or non-stationary time series more accurately than Fourier transform. Given the decomposition of the time series using wavelet analysis, and last but not least attention is drawn to the advantages and disadvantages resulting from the use of the method in the financial markets.
Klíčová slova
forecasting method; stock market; wavelet analysis; wavelet decomposition; wavelet transform
Autoři
Vydáno
28. 6. 2019
Nakladatel
Magnanimitas
Místo
Hradec Králové, Czech Republic
ISBN
978-80-87952-30-6
Kniha
Interdisciplinární mezinárodní vědecká konference doktorandů a odborných asistentů QUAERE 2019
Číslo edice
9
Strany od
149
Strany do
153
Strany počet
1229
BibTex
@inproceedings{BUT157717, author="Zuzana {Janková}", title="Wavelet Analysis for Stock Market Forcasting", booktitle="Interdisciplinární mezinárodní vědecká konference doktorandů a odborných asistentů QUAERE 2019", year="2019", number="9", pages="149--153", publisher="Magnanimitas", address="Hradec Králové, Czech Republic", isbn="978-80-87952-30-6" }