Hybrid Machine Learning Models for Long-Term Stock Market Forecasting: Integrating Technical Indicators
Notice bibliographique
Résumé
Stock market forecasting is a critical area in financial research, yet the inherent volatility and non-linearity of financial markets pose significant challenges for traditional predictive models. This study proposes a hybrid deep learning model, integrating Long Short-Term Memory (LSTM) networks and Convolutional Neural Networks (CNNs) with technical indicators to enhance the predictive accuracy of stock price movements. The model is evaluated using Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and R2 score on the S&P 500 index over a 14-year period. Results indicate that the LSTM-CNN hybrid model achieves superior predictive performance compared to traditional models, including Support Vector Machines (SVMs), Random Forest (RF), and ARIMAs, by effectively capturing both long-term trends and short-term fluctuations. While Random Forest demonstrated the highest raw accuracy with the lowest RMSE (0.0859) and highest R2 (0.5655), it lacked sequential learning capabilities. The LSTM-CNN model, with an RMSE of 0.1012, MAE of 0.0800, MAPE of 10.22%, and R2 score of 0.4199, proved to be highly competitive and robust in financial time series forecasting. The study highlights the effectiveness of hybrid deep learning architectures in financial forecasting and suggests further enhancements through macroeconomic indicators, sentiment analysis, and reinforcement learning for dynamic market adaptation. It also improves risk-aware decision-making frameworks in volatile financial markets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».