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Stock Market Prediction and Efficiency Analysis using Recurrent Neural Network
Projektbericht aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Informatik - Technische Informatik, Veranstaltung: Computer Science, Sprache: Deutsch Englisch, Beschreibung: Die Modellierung und Vorhersage des Finanzmarktes ist ein attraktives Thema für Wissenschaftler und Forscher aus verschiedenen akademischen Bereichen. Der Finanzmarkt ist ein abstraktes Konzept, auf dem Finanzgüter wie Aktien, Anleihen und Edelmetalle zwischen Käufern und Verkäufern gehandelt werden.
Im gegenwärtigen Szenario des Finanzmarktes, insbesondere des Aktienmarktes, ist die Vorhersage des Trends oder des Preises von Aktien mit Hilfe von Techniken des maschinellen Lernens und künstlichen neuronalen Netzen das attraktivste zu untersuchende Thema. Wie Giles erläuterte, ist die Finanzprognose ein Beispiel für ein Signalverarbeitungsproblem, das aufgrund des starken Rauschens, der geringen Stichprobengröße, der Nichtstationarität und der Nichtlinearität schwierig ist. Die verrauschten Merkmale bedeuten eine unvollständige Informationslücke zwischen vergangenem Aktienkurs und -volumen und einem zukünftigen Kurs.
Der Aktienmarkt ist empfindlich gegenüber dem politischen und makroökonomischen Umfeld.
Diese beiden Arten von Informationen sind jedoch zu komplex und instabil, um sie zu erfassen. Die oben genannten Informationen, die nicht in die Merkmale einbezogen werden können, werden als Rauschen betrachtet.
Die Stichprobengröße von Finanzdaten wird durch reale Transaktionsaufzeichnungen bestimmt. Einerseits bezieht sich ein größerer Stichprobenumfang auf einen längeren Zeitraum von Transaktionsaufzeichnungen; andererseits erhöht ein großer Stichprobenumfang die Unsicherheit des finanziellen Umfelds während des Stichprobenzeitraums. In diesem Projekt verwenden wir Aktiendaten anstelle von Tagesdaten, um die Wahrscheinlichkeit von unsicherem Rauschen zu verringern und den Stichprobenumfang innerhalb eines bestimmten Zeitraums relativ zu erhöhen.
Mit Nicht-Stationarität ist gemeint, dass die Verteilung der Bestandsdaten im Laufe der Zeit unterschiedlich ist. Nichtlinearität bedeutet, dass die Korrelation zwischen den Merkmalen verschiedener Einzelaktien unterschiedlich ist. Die Hypothese des effizienten Marktes wurde von Burton G.
Malkiel im Jahr 1991 entwickelt.
| ISBN: | 9783668800465 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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