Using genetic algorithms for forecasting financial markets volatility

المؤلفون المشاركون

Muwaffaq, Umar Ahmad
Sawwar, Yusuf

المصدر

Revue Organisation et Travail

العدد

المجلد 7، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2018)، ص ص. 121-131، 11ص.

الناشر

جامعة مصطفى اسطمبولي بمعسكر كلية العلوم الاقتصادية و العلوم التجارية و علوم التسيير مخبر تحليل و استشراف و تطوير الوظائف و الكفاءات

تاريخ النشر

2018-06-30

دولة النشر

الجزائر

عدد الصفحات

11

التخصصات الرئيسية

العلوم الاقتصادية والمالية وإدارة الأعمال

الملخص EN

This study aims to use Genetic Algorithms, as a developed artificial intelligent technique to forecast volatility of financial markets according to Econometrics principals.

Therefore, we try to apply it on three stock markets depending on their indexes time series: Tunindex, Madex and Dow Jones.

Using Evolver software, we succeeded to obtain the optimal forecasting models, and then we make a comparison with Econometrics methods.

From the results, we conclude that it is possible to use Genetic Algorithms efficiently in financial markets volatility forecasting, in addition it has some advantages concerning analytical characteristics comparing to the other methods.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Muwaffaq, Umar Ahmad& Sawwar, Yusuf. 2018. Using genetic algorithms for forecasting financial markets volatility. Revue Organisation et Travail،Vol. 7, no. 2, pp.121-131.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-918965

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Muwaffaq, Umar Ahmad& Sawwar, Yusuf. Using genetic algorithms for forecasting financial markets volatility. Revue Organisation et Travail Vol. 7, no. 2 (2018), pp.121-131.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-918965

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Muwaffaq, Umar Ahmad& Sawwar, Yusuf. Using genetic algorithms for forecasting financial markets volatility. Revue Organisation et Travail. 2018. Vol. 7, no. 2, pp.121-131.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-918965

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

رقم السجل

BIM-918965