Trading decision support system

Sistema de Suporte à Decisão - DSS DEFINIÇÃO do Sistema de Suporte à Decisão - DSS Um sistema de apoio à decisão (DSS) é um sistema informatizado de informações usado para apoiar a tomada de decisões em uma organização ou empresa. Um DSS permite que os usuários analisem e analisem enormes quantidades de dados e compilem informações que podem ser usadas para resolver problemas e tomar melhores decisões. Os benefícios dos sistemas de apoio à decisão incluem a tomada de decisões mais informada, a solução oportuna de problemas e a melhoria da eficiência para lidar com problemas com variáveis ​​que mudam rapidamente. Decompondo o Sistema de Suporte à Decisão - DSS Os níveis de planejamento e gerenciamento de operações em uma organização podem usar um DSS para compilar informações e dados e sintetizá-los em inteligência acionável. Isso permite que o usuário final tome decisões mais informadas em um ritmo mais rápido. O que pode um DSS Analyze O DSS é um aplicativo de informações que produz informações abrangentes. Isso é diferente de um aplicativo de operações, que seria usado para coletar os dados em primeiro lugar. Um DSS é usado principalmente pelo gerenciamento de nível médio a superior e é essencial para entender grandes quantidades de dados. Por exemplo, um DSS poderia ser usado para projetar a receita de uma empresa nos próximos seis meses com base em novas suposições sobre vendas de produtos. Devido à grande quantidade de variáveis ​​que cercam os valores de receita projetados, esse não é um cálculo direto que pode ser feito manualmente. Um DSS pode integrar várias variáveis ​​e gerar um resultado e resultados alternativos, todos baseados nos dados de vendas de produtos anteriores da empresa e nas variáveis ​​atuais. Como um DSS pode apresentar as informações O objetivo principal de usar um DSS é apresentar informações ao cliente de maneira fácil de entender. O benefício para um sistema DSS é que ele pode ser programado para gerar muitos tipos de relatórios, todos baseados nas especificações do usuário. Um DSS pode gerar informações e exibi-las graficamente, como um gráfico de barras que representa a receita projetada ou um relatório por escrito. Onde um DSS pode ser usado Como a tecnologia continua avançando, a análise de dados não está mais limitada a grandes mainframes volumosos. Como um DSS é essencialmente um aplicativo, ele pode ser carregado na maioria dos sistemas de computadores, incluindo laptops. Certos aplicativos DSS também estão disponíveis por meio de dispositivos móveis. A flexibilidade do DSS é extremamente benéfica para os clientes que viajam com frequência. Isto dá-lhes a oportunidade de estarem bem informados em todos os momentos, o que lhes dá a capacidade de tomar as melhores decisões para a sua empresa e clientes a qualquer momento. Um sistema adaptativo de apoio à decisão de negociação de acções Wen-Chyuan Chiang a. David Enke b. Tong Wu c. Renzhong Wang d. Faculdade de Negócios de Collins, Universidade de Tulsa, 800 South Tucker Drive, Hall 118B, Tulsa, OK, 74104, Estados Unidos b Departamento de Engenharia de Gestão e Engenharia de Sistemas, Laboratório de Investimento e Engenharia Financeira, Centro de Sistemas Inteligentes, Universidade de Missouri de Ciência e Tecnologia, 221 Gerenciamento de Engenharia, 600 W. 14th Street, Rolla, MO, 65409-0370, Estados Unidos c SphereXX, 9142 S. Sheridan, Tulsa, OK, 74133, Estados Unidos d Microsoft Corporation, 205 108th Ave NE 400 , Bellevue, WA, 98004, Estados Unidos Recebido em 11 de fevereiro de 2016. Revisado em 19 de abril de 2016. Aceito em 20 de abril de 2016. Disponível on-line em 25 de abril de 2016. Destaques O sistema fornece um processo de seleção de modelo automatizado e adaptativo. O sistema prevê a direção do preço da ação, em vez do nível previsto. A otimização de enxame de partículas é usada para reduzir o tempo de computação. O denoising é usado para lidar com a volatilidade do mercado de ações. Prever a direção e o movimento dos preços do índice de ações é difícil, muitas vezes levando a negociações excessivas, custos de transação e oportunidades perdidas. Muitas vezes, os traders precisam de um método sistemático para não apenas identificar oportunidades de negociação, mas também para fornecer uma abordagem consistente, minimizando assim os erros e custos de negociação. Embora existam sistemas mecânicos de negociação, eles são geralmente projetados para um estoque específico, índice de ações ou outro ativo financeiro e são geralmente altamente dependentes de dados pré-selecionados e parâmetros de modelo que devem continuar fornecendo informações de negociação bem após o treinamento inicial ou posterior. período de desenvolvimento do modelo testado. A pesquisa a seguir conduz a um modelo detalhado de negociação que fornece uma maneira mais eficaz e inteligente de reconhecer sinais de negociação e auxiliar os investidores nas decisões de negociação, utilizando um sistema que adapta as entradas e o modelo de previsão com base na saída desejada. Para ilustrar a abordagem adaptativa, múltiplas entradas e técnicas de modelagem são utilizadas, incluindo redes neurais, otimização de enxame de partículas e denoising. Simulações com índices de ações ilustram como os traders podem gerar retornos mais altos usando o modelo de sistema de suporte de decisão adaptativo desenvolvido. Os benefícios de adicionar tomadas de decisão adaptativas e inteligentes às previsões também são discutidos. Sistema de suporte à decisão Redes neurais Otimização de enxame de partículas Denoising Seleção de estoque adaptativo Previsão de direção Fig. 1. Fig. 2. Fig. 3. Fig. 4. O que é um sistema de suporte à decisão O que é? Simplesmente, um sistema de suporte à decisão é um programa de computador isso torna mais fácil tomar uma decisão. Um exemplo simples seria uma planilha. Normalmente, no entanto, um DSS é considerado um sistema computadorizado interativo que analisa dados e os apresenta para que os profissionais do conhecimento possam tomar decisões de negócios mais facilmente em ambientes que estão mudando rapidamente e não são facilmente previsíveis. Pode incluir sistemas especialistas ou inteligência artificial e ajuda gerentes e planejadores a extrair informações úteis de dados coletados de uma ampla variedade de fontes, incluindo documentos em uma variedade de formatos eletrônicos, conhecimento pessoal, modelos de negócios, dados do setor, etc. identificar e resolver problemas. Um sistema de apoio à decisão pode ser usado para comparar itens de vendas de períodos diferentes, para analisar as consequências de várias alternativas de decisão, decidir se deve lançar um novo produto e tomar decisões médicas. Um histórico (muito) breve O suporte à decisão começou quando as pessoas começaram a aplicar a tecnologia de computadores ao trabalho que está sendo feito na tomada de decisões em grupo nos anos 70, quando foi descrito como um sistema baseado em computador para auxiliar na tomada de decisões. Em seguida, tivemos planilhas eletrônicas e software baseado em regras que permitiram um grande avanço. Em 1990, o armazenamento de dados e o processamento analítico on-line ampliaram o escopo do DSS, e aplicativos posteriores para analisar as informações disponíveis na Web foram introduzidos. À medida que as várias tecnologias melhoraram, o DSS encontrou seu caminho nos campos da administração, educação, agricultura e medicina. Tipos de modelos Como é comum em novos campos ou áreas, não há uma classificação universalmente aceita, ao contrário, existem várias classificações diferentes propostas por pessoas diferentes. Por exemplo, Haettenschwiler fala sobre DSS passivo, ativo e cooperativo. Ele faz essa distinção em relação a como o usuário utiliza o sistema. Um sistema passivo obviamente é uma ajuda no processo de tomada de decisões, mas não elicia sugestões ou soluções. Em contraste, um DSS ativo trará sugestões de decisão alternativas. Um sistema cooperativo permite que o tomador de decisão revise e refine as sugestões fornecidas pelo sistema até que uma solução final seja resolvida. Daniel Alter desenvolveu uma classificação muito cedo e sua ideia é que as operações de suporte à decisão se estendem ao longo de uma única dimensão, variando de extremamente orientada a dados a extremamente orientada a modelos. Em uma extremidade estão os sistemas de gaveta de arquivos que simplesmente fornecem acesso a itens de dados. Por exemplo, monitoramento de equipamentos em tempo real ou monitoramento de estoque e sistemas de reordenamento. No meio estão os sistemas de informação de análise com bancos de dados orientados à decisão e modelos pequenos. Por exemplo, planejamento e análise de produtos ou previsões de vendas com base em um banco de dados de marketing. No outro extremo estão os sistemas de apoio à decisão por sugestão, usando modelos lógicos que sugerem decisões específicas para uma tarefa bem compreendida, por exemplo, cálculo da taxa de renovação do seguro ou pontuação de crédito. Daniel Power descreve-os de forma diferente, desta vez com base no modo de assistência. Existem cinco classes. O DSS orientado por comunicação permite que mais de uma pessoa (em um escritório ou na Web) trabalhe em uma tarefa, por exemplo, um programa de conferência pela Web. O DSS orientado por dados ou DSS orientado por dados permite o processamento de dados armazenados em um banco de dados ou armazém de dados. As informações são categorizadas cronologicamente, vendas semanais, custos mensais, etc. e o DSS é usado para responder a consultas específicas, por ex. mostrando linhas de tendência em vendas, crescimento, custos, etc. O DSS orientado por documentos tem a ver com a organização da informação em uma infinidade de formatos eletrônicos. Um exemplo é um mecanismo de pesquisa que lida com páginas html, pdf, arquivos de imagem, arquivos de vídeo, etc. O DSS orientado pelo conhecimento fornece conhecimento de solução de problemas armazenado como procedimentos e algoritmos de regras, por exemplo. na negociação de ações, um limite de stop loss é visto como um modelo impulsionado pelo conhecimento. O DSS controlado por modelo permite o processamento de informações usando modelos quantitativos. Por exemplo, a organização de turnos de trabalho, a previsão de custos futuros e o planejamento tributário geralmente são feitos usando o DSS orientado por modelo. O Power também diferencia em termos de escopo, com um DSS corporativo servindo grandes data warehouses e muitos gerenciadores, enquanto um DSS de desktop, um único usuário, é um pequeno sistema em execução em um computador pessoal de gerentes. Componentes Um sistema de suporte à decisão é composto pelos seguintes componentes: 1. gerenciamento de dados 2. interface com o usuário 3. gerenciamento de modelos 4. gerenciamento de conhecimento. É claro que os próprios usuários são outro aspecto muito importante Embora existam computadores de alta tecnologia e inteligência artificial no trabalho, poucas organizações deixam a tomada de decisão para os computadores e, em última instância, os humanos tomam as decisões. Se você gostou deste site sobre Tomada de Decisão, por favor clique no botão Facebook Like. 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