کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6903401 | 1446990 | 2018 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Algorithmic financial trading with deep convolutional neural networks: Time series to image conversion approach
ترجمه فارسی عنوان
تجارت مالی الگوریتمی با شبکه های عصبی کانولوشن عمیق: سری زمانی به روش تبدیل تصویر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تجارت الگوریتمی، یادگیری عمیق، شبکه های عصبی انعقادی، پیش بینی مالی، بازار سهام، تجزیه و تحلیل فنی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
Computational intelligence techniques for financial trading systems have always been quite popular. In the last decade, deep learning models start getting more attention, especially within the image processing community. In this study, we propose a novel algorithmic trading model CNN-TA using a 2-D convolutional neural network based on image processing properties. In order to convert financial time series into 2-D images, 15 different technical indicators each with different parameter selections are utilized. Each indicator instance generates data for a 15 day period. As a result, 15â¯Ãâ¯15 sized 2-D images are constructed. Each image is then labeled as Buy, Sell or Hold depending on the hills and valleys of the original time series. The results indicate that when compared with the Buy & Hold Strategy and other common trading systems over a long out-of-sample period, the trained model provides better results for stocks and ETFs.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Soft Computing - Volume 70, September 2018, Pages 525-538
Journal: Applied Soft Computing - Volume 70, September 2018, Pages 525-538
نویسندگان
Omer Berat Sezer, Ahmet Murat Ozbayoglu,