Forecasting the stock price time series via all components of multi resolution
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This research study presents a forecasting model that integrates an efficient discrete wavelet transform and a Backpropagation Neural Network (BPNN) for predicting financial time series. Methods/Statistical analysis: The presented model uses the wavelet transform at several time instances based on local smooth B-Spline wavelets of order d(BSd) to decompose the financial time series data. So, an approximation (long-term trends) component and several details (shortterm deviations) components are obtained. Since the details components act as a complementary part of the approximation component, to prepare a prediction model which applies all decomposed components is very advantageous. Therefore, all components are used as smooth input samples of the neural network to forecast the future of the financial time series. Findings: The proposed model is designed to forecast the stock prices of five different companies, and according to the obtained results, the presented model outperforms a conventional model that uses only the approximation component as a wavelet de-noising-based model. The numerical results have shown the prediction accuracy. Applications/Improvements: The proposed model can predict future stock prices better than the de-noised based model in nearly 70%cases. Keywords: B-Spline Wavelets Multiresolution, Back Propagation Neural Network, Financial Time Series, Stock Market Prediction
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle