Komplexa nätverk på aktiemarknaden och prisvolatilitet mönster förutsägelse är de viktiga frågorna i aktiekursforskning. Tidigare studier har använt historisk information om en enskild aktie för att förutsäga den framtida utvecklingen av aktiens kurs, sällan med tanke på samrörelser mellan aktier på samma marknad. I denna studie försöker vi kombinera den komplexa nätverksmetoden med maskininlärning för att förutsäga aktiekursmönster för att ta fram information om relationslager för förutsägelse. För det första föreslår vi en ny konstruktionsmetod för mönsternät för multivariata lagertidsserier. Prisvolatilitetens kombinationsmönster för Standard & Poor's 500 Index (S&P 500), NASDAQ Composite Index (NASDAQ) och Dow Jones Industrial Genomsnitt (DJIA) omvandlas till riktade viktade nät. Det konstateras att nätverkstopologi egenskaper, såsom genomsnittlig grad centralisering, genomsnittlig styrka, genomsnittlig kortaste vägen längd, och närhet centralisering, kan identifiera perioder av kraftiga fluktuationer på aktiemarknaden. Därefter, topologi karakteristiska variabler för varje kombination symboliskt mönster används som indatavariabler för K-nearest grannar (KNN) och stödja vektormaskin (SVM) algoritmer för att förutsäga nästa dag volatilitetsmönster för en enda aktie. Resultaten visar att de optimala modeller som motsvarar de två algoritmerna kan hittas genom korsvalidering respektive sökmetoder. Prediktionsnoggrannheten för de tre indexen i förhållande till testdatamängden är större än 70 %. I allmänhet är förutsägelseförmågan hos SVM-algoritmer bättre än hos KNN-algoritmer.
I en annan studie i REF kombineras komplexa nätverk på aktiemarknaden och aktiekursens volatilitetsmönster med maskininlärning för att förutsäga aktiekursmönster.
Stock Price Pattern Prediction Based on Complex Network and Machine Learning
{'venue': 'Complexity', 'journal': 'Complexity', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}