Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Tài Chính - Ngân Hàng
Đầu tư Chứng khoán
Stock price forecasting using support vector machines and improved particle swarm optimization
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Stock price forecasting using support vector machines and improved particle swarm optimization
Long Giang
81
4
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
The present paper employs an Particle Swarm Optimization (PSO) Improved via Genetic Algorithm (IPSO) based on Support Vector Machines (SVM) for efficient prediction of various stock indices. The main difference between PSO and IPSO is shown in a graph. Different indicators from the technical analysis field of study are used as input features. | Journal of Automation and Control Engineering, Vol. 1, No. 2, June 2013 Stock Price Forecasting using Support Vector Machines and Improved Particle Swarm Optimization M. Karazmodeh, S. Nasiri, and S. Majid Hashemi Eastern Mediterranean University /Banking and Finance, Famagusta, North Cyprus, Turkey Email: {mahdi.karazmudeh, sinanasiri.sbu, majid.hashemi.86}@gmail.com Abstract—The present paper employs an Particle Swarm Optimization (PSO) Improved via Genetic Algorithm (IPSO) based on Support Vector Machines (SVM) for efficient prediction of various stock indices. The main difference between PSO and IPSO is shown in a graph. Different indicators from the technical analysis field of study are used as input features. To forecast the price of a stock, the correlation between stock prices of different companies has been used. It is in general observed that the proposed model is computationally more efficient, prediction wise more accurate and more robust against other researches done by standard PSOSVM based model. Index Terms—Particle Swarm Optimization, Support Vector Machines, Stock Market forecasting, IPSOSVM, PSOSVM, Intelligent Algorithms I. INTRODUCTION The process of making assumptions of future Changes based on existing data is Forecasting. The more accurate the forecasting, the more it could be helpful to make decisions for future. Empowering the managers in all businesses to modify current situation in order to achieve the favorable results in future is the key use of forecasting. Forecasting stock price has always been a serious issue in financial fields. Stock market prediction is regarded as a challenging task in financial time-series forecasting because of the fact that stock market indices are essentially dynamic, nonlinear, complicated, nonparametric, and chaotic in nature [1]. Stock market forecasters focus on developing approaches to successfully forecast/predict index values or stock prices, aiming at high profits using well defined .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Impact of demonetization on stock price volatility of public sector banks in India: special reference to Bse
The asymmetric effect of oil price on the exchange rate and stock price in Nigeria
Oil price shocks and stock market returns
VIX index and stock returns following large price moves
Dissertation abstract Accounting, Auditing and Analysing: The impact of the information of exchange rate differences on financial statements on the stock price of non-fianancal joint stock companies listed on the Vietnam’s stock market
Stock returns with price impact
Do institutional investors improve informational efficiency of stock prices
Volume price analysis - Stock market
Bank monitoring and stock price crash risk: Evidence from China
Empirical mode decomposition based on theta method for forecasting daily stock price
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.