| Verlagslink DOI: | 10.1109/CIFER62890.2024.10772772 | Titel: | Quantitative Market Situation Embeddings: Utilizing Doc2Vec Strategies for Stock Data | Sprache: | Englisch | Autorenschaft: | Voigt, Frederic Alcarez Calero, Jose Dahal, Keshav Wang, Qi von Luck, Kai Stelldinger, Peer  |
Herausgeber: | Institute of Electrical and Electronics Engineers | Schlagwörter: | quantitative analysis; stock embeddings; stock movement prediction; stock price prediction | Erscheinungsdatum: | 10-Dez-2024 | Verlag: | IEEE | Teil der Schriftenreihe: | 2024 IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics (CIFEr) : 22-23 Oct. 2024 | Konferenz: | IEEE Symposium on Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics 2024 | URI: | https://hdl.handle.net/20.500.12738/18037 | ISBN: | 979-8-3503-5483-6 979-8-3503-5484-3 |
Begutachtungsstatus: | Diese Version hat ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen (Peer Review) | Einrichtung: | Department Informatik Fakultät Technik und Informatik |
Dokumenttyp: | Konferenzveröffentlichung |
| Enthalten in den Sammlungen: | Publications without full text |
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