Predicția pieței bursiere și analiza eficienței cu ajutorul rețelei neuronale recurente

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Stock Market Prediction and Efficiency Analysis using Recurrent Neural Network

Conținutul cărții:

Raport de proiect din anul 2018 la disciplina Informatică - Informatică Tehnică, curs: Informatică, limba: Română: English, abstract: Modelarea și prognoza pieței financiare au fost un subiect atractiv pentru savanți și cercetători din diverse domenii academice. Piața financiară este un concept abstract în care tranzacțiile cu mărfuri financiare, cum ar fi acțiunile, obligațiunile și metalele prețioase, au loc între cumpărători și vânzători.

În scenariul actual al pieței financiare mondiale, în special pe piața bursieră, previzionarea tendinței sau a prețului acțiunilor cu ajutorul tehnicilor de învățare automată și al rețelelor neuronale artificiale reprezintă cea mai atractivă problemă de investigat. După cum a explicat Giles, previziunile financiare sunt un exemplu de problemă de procesare a semnalelor, care este dificilă din cauza zgomotului ridicat, a dimensiunii mici a eșantionului, a caracterului nestaționar și a neliniarității. Caracteristicile de zgomot semnifică deficitul de informații incomplete între prețul și volumul tranzacțiilor bursiere din trecut și un preț viitor.

Piața bursieră este sensibilă la mediul politic și macroeconomic.

Cu toate acestea, aceste două tipuri de informații sunt prea complexe și instabile pentru a fi colectate. Informațiile de mai sus care nu pot fi incluse în caracteristici sunt considerate zgomot.

Dimensiunea eșantionului de date financiare este determinată de înregistrările tranzacțiilor din lumea reală. Pe de o parte, o dimensiune mai mare a eșantionului se referă la o perioadă mai lungă de înregistrări ale tranzacțiilor; pe de altă parte, dimensiunea mare a eșantionului crește incertitudinea mediului financiar în timpul perioadei de eșantionare 2. În acest proiect, utilizăm date privind acțiunile în locul datelor zilnice pentru a reduce probabilitatea zgomotului incert și pentru a crește relativ dimensiunea eșantionului într-o anumită perioadă de timp.

Prin non-staționaritate, se înțelege că distribuția datelor privind stocurile este diferită în timpul schimbării în timp. Non-linearitatea implică faptul că corelația caracteristică a diferitelor acțiuni individuale este diferită. Ipoteza pieței eficiente a fost elaborată de Burton G.

Malkiel în 1991.