کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6855302 1437612 2018 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
New efficient hybrid candlestick technical analysis model for stock market timing on the basis of the Support Vector Machine and Heuristic Algorithms of Imperialist Competition and Genetic
ترجمه فارسی عنوان
مدل جدید تجزیه و تحلیل تکنیک های تکنیک شمع سازی جدید برای زمان بندی بازار سهام بر اساس ماشین بردار پشتیبانی و الگوریتم های هورستیک رقابت و ژنتیک امپریالیست
کلمات کلیدی
دارایی، مالیه، سرمایه گذاری، پیش بینی بازار بورس، تجزیه و تحلیل فنی شمعدان، پشتیبانی ماشین بردار الگوریتم رقابت امپریالیست، الگوریتم ژنتیک،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In this paper, two hybrid models are used for timing of the stock markets on the basis of the technical analysis of Japanese Candlestick by Support Vector Machine (SVM) and Heuristic Algorithms of Imperialist Competition and Genetic. In the first model, SVM and Imperialist Competition Algorithm (ICA) are developed for stock market timing in which ICA is used to optimize the SVM parameters. In the second model, SVM is used with Genetic Algorithm (GA) where GA is used for feature selection in addition to SVM parameters optimization. Here the two approaches, Raw-based and Signal-based are devised on the basis of the literature to generate the input data of the model. For a comparison, the Hit Rate is considered as the percentage of correct predictions for periods of 1-6 day. The results show that SVM-ICA performance is better than SVM-GA and most importantly the feed-forward static neural network of the literature as the standard one.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 94, 15 March 2018, Pages 21-31
نویسندگان
, , , , , ,