Financial market prediction using hybridized neural approach

Jhaveri, Kevin; Shah, Dhiral; Bhanushali, Saloni; Johri, Era

doi:10.1109/iccpeic.2016.7557215

Cited by 2 publications

(1 citation statement)

References 9 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Results indicated performance improvement with fused models as compared to single prediction model. Subsequently, for predicting the stock price, a blended model fusion approach was proposed in study [70] where the regression and backpropagation using ANN algorithms were integrated to enhance the prediction.…”

Section: Model Fusion In Stock Marketmentioning

confidence: 99%

Fusion in stock market prediction: A decade survey on the necessity, recent developments, and potential future directions

2021

View full text Add to dashboard Cite

Investment in a financial market is aimed at getting higher benefits; this complex market is influenced by a large number of events wherein the prediction of future market dynamics is challenging. The investors’ etiquettes towards stock market may demand the need of studying various associated factors and extract the useful information for reliable forecasting. Fusion can be considered as an approach to integrate data or characteristics, in general, and enhance the prediction based on the combinational approach that can aid each other. We conduct a systematic approach to present a survey for the years 2011–2020 by considering articles that have used fusion techniques for various stock market applications and broadly categorize them into information fusion, feature fusion, and model fusion. The major applications of stock market include stock price and trend prediction, risk analysis and return forecasting, index prediction, as well as portfolio management. We also provide an infographic overview of fusion in stock market prediction and extend our survey for other finely addressed financial prediction problems. Based on our surveyed articles, we provide potential future directions and concluding remarks on the significance of applying fusion in stock market.

show abstract

Section: Model Fusion In Stock Marketmentioning

confidence: 99%

Fusion in stock market prediction: A decade survey on the necessity, recent developments, and potential future directions

2021

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Borsa Endeks Yönünün Ağaç Tabanli Topluluk Maki̇ne Öğrenmesi̇ Yöntemleri̇ İle Tahmi̇ni̇: Bi̇st-100 Örneği̇

Büyükkör,

Doğan

2024

Bingöl Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Borsa endeks yönünün tahmininde finansal verilerin karmaşık ve durağan olmayan yapısı nedeniyle etkin bir tahmin modelinin kurulması oldukça zordur. Bazı dışsal faktörlerin ve şokların etkilerinin daha derin gözlendiği gelişmekte olan ülke borsalarında, borsa endeksinin aşağı veya yukarı yönlü hareketini tahmin etmek gerek yatırımcılar, hükümetler, finansal kurumlar ve kreditörler gibi paydaşlar gerekse de araştırmacılar için önemli bir konudur. Bu çalışmanın amacı, Borsa İstanbul 100 (BİST-100) endeksinin borsa endeksinin yönünü ağaç tabanlı topluluk Makine Öğrenmesi (ML) yöntemleriyle tahmin etmektir. Üç yılın günlük Açılış, Kapanış, En Yüksek, En Düşük ve Hacim verilerine Üstel Düzgünleştirme uygulandıktan sonra hesaplanan Teknik Göstergeler modelin girdi değişkenleri olarak ele alınmıştır. Ayrıca Teknik Göstergelerin pencere uzunlukları artırılarak girdi değişkeni uzayı genişletilmiştir. Çalışmada Karar Ağaçlarına dayanan topluluk makine öğrenmesi yöntemlerinden Random Forest, XGBoost ve CatBoost kullanılmıştır. Modelin parametreleri Bayesyan Arama (Bayesian Search) yöntemi ile optimize edilmiştir. Çalışmanın bulgularına göre, tercih edilen bütün yöntemler %89,7 ile %90,4 aralığında doğruluk oranına sahipken ve diğer performans değerlendirme kriterleri de dikkate alındığında en iyi performansa sahip yöntemin XGBoost olduğu görülmektedir.

show abstract

Financial market prediction using hybridized neural approach

Cited by 2 publications

References 9 publications

Fusion in stock market prediction: A decade survey on the necessity, recent developments, and potential future directions

Fusion in stock market prediction: A decade survey on the necessity, recent developments, and potential future directions

Borsa Endeks Yönünün Ağaç Tabanli Topluluk Maki̇ne Öğrenmesi̇ Yöntemleri̇ İle Tahmi̇ni̇: Bi̇st-100 Örneği̇

Contact Info

Product

Resources

About