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Application of soft computing techniques 'rough set theory and formal concept analysis' for analysing investment decisions in gold-ETF

机译：软计算技术的应用“粗糙集理论与正式概念分析”在金 - ETF中分析投资决策

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Complex and noisy financial eco-system requires reliable models and proven techniques to predict the market movements and investor decisions. This study uses competent soft computing techniques: rough set theory (RST) and formal concept analysis (FCA) to study the investors' preferences, behavioural drivers and their actual behaviour in Gold-ETF (G-ETF) market. G-ETF, though a safe-haven and an alternate for reducing portfolio risks, inherits all complexities of financial markets. The employed RST helps in generating decision rules; and FCA to identify key factors affecting investment decision. This study is first of its kind, as integration of the foresaid techniques was not employed to study financial behaviour, earlier. The study has analysed 250 responses of G-ETF investors, in 12 listed G-ETFs, to conclude with a rich insight on the investment decisions discretised by different decision rules, strongly recommending the combined use of RST and FCA for data driven decisions.
机译：复杂和嘈杂的金融生态系统需要可靠的模型和经过验证的技术来预测市场运动和投资者的决策。本研究采用称情的软计算技术：粗糙集理论（RST）和正式概念分析（FCA），以研究投资者的偏好，行为驾驶员及其在黄金 - ETF（G-ETF）市场中的实际行为。 G-ETF，虽然是一个避难所和用于减少投资组合风险的替代，继承了金融市场的所有复杂性。就业的第一次有助于产生决策规则;和FCA识别影响投资决策的关键因素。本研究首先，因为预先审查技术的整合没有习惯于研究财务行为。该研究分析了G-ETF投资者的250名响应，在12个上市的G-ETF中，凭借丰富地了解不同决定规则离散的投资决策的洞察力，强烈建议将RST和FCA联合使用进行数据驱动的决策。

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