Analysing Trading Strategies and Uses of Machine Algorithm to Predict Stock Prices
Notice bibliographique
Résumé
The investment banking and financial sectors have undergone significant transformation from the 19th century to the present, driven by technological advancements and evolving trading strategies. Traditional methods of buying and selling stocks have been replaced or supplemented by automated algorithms and machine learning techniques, enabling more precise stock market predictions. This review paper consolidates historical and contemporary strategies employed by traders and investors to maximize profits in the stock market. It emphasizes the application of machine learning in predicting stock market trends and decision-making for buying and selling securities. A systematic review of journal articles published between 2016 and 2022 was conducted to identify the primary markets, stock indices, and trading strategies utilized in stock market predictions. The paper contributes to the literature by providing (1) a detailed analysis of trading strategies and market indicators, and (2) a comprehensive review of machine learning techniques employed in stock market forecasting. Furthermore, a bibliometric analysis highlights the most influential studies in this domain. Technical analysis tools, such as moving averages and candlestick patterns, are explored alongside modern methodologies. The study also identifies existing gaps in trading strategy research, offering insights for future advancements in this field. This review serves as a valuable resource for understanding the intersection of traditional trading methods, machine learning algorithms, and stock market prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,047 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».