Prognoser för finansiella tidsserier är en avgörande åtgärd för att förbättra och fatta mer kraftfulla finansiella beslut i hela världen. Bullerdata och icke-stationär information är de två nyckelfaktorerna i prognosen för finansiella tidsserier. I detta dokument föreslås dubbla stöd vektor regression för finansiella tidsserier förutsägelse att hantera bullriga data och icke-stationär information. Olika intressanta tidsserier inom en rad olika branscher, såsom informationsteknik, aktiemarknaden, banksektorn och olje- och petroleumsektorn, används för numeriska experiment. För att testa noggrannheten hos förutsägelsen av tidsserierna beräknas dessutom rotmedelvärdet för kvadratfelet och standardavvikelsen, vilket tydligt anger den föreslagna metodens användbarhet och tillämplighet. Den dubbla stödvektor regression är beräkningsmässigt snabbare än andra standardstödvektor regression på givna 44 dataset.
Arbetet i REF validerade en förlängning av Support Vector regression, kallad Twin Support Vector regression, för finansiella tidsserier prognos.
Financial time series forecasting using twin support vector regression
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}