A Long Short-Term Memory Network Stock Price Prediction with Leading Indicators
Notice bibliographique
Résumé
The accuracy of the prediction of stock price fluctuations is crucial for investors, and it helps investors manage funds better when formulating trading strategies. Using forecasting tools to get a predicted value that is closer to the actual value from a given financial data set has always been a major goal of financial researchers and a problem. In recent years, people have paid particular attention to stocks, and gradually used various tools to predict stock prices. There is more than one factor that affects financial trends, and people need to consider it from all aspects, so research on stock price fluctuations has also become extremely difficult. This paper mainly studies the impact of leading indicators on the stock market. The framework used in this article is proposed based on long short-term memory (LSTM). In this study, leading indicators that affect stock market volatility are added, and the proposed framework is thus named as a stock tending prediction framework based on LSTM with leading indicators (LSTMLI). This study uses stock markets in the United States and Taiwan, respectively, with historical data, futures, and options as data sets to predict stock prices in these two markets. We measure the predictive performance of LSTMLI relative to other neural network models, and the impact of leading indicators on stock prices is studied. Besides, when using LSTMLI to predict the rise and fall of stock prices in the article, the conventional regression method is not used, but the classification method is used, which can give a qualitative output based on the data set. The experimental results show that the LSTMLI model using the classification method can effectively reduce the prediction error. Also, the data set with leading indicators is better than the prediction results of the single historical data using the LSTMLI model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».