Exakt prognostisering av förändringar i aktiemarknadsindex kan ge finansiella förvaltare och enskilda investerare strategiskt värdefull information. Att förutse aktieindexens slutkurser är dock fortfarande en utmanande uppgift eftersom aktiekursrörelser kännetecknas av hög volatilitet och icke-linjäritet. Detta dokument föreslår en ny kondenserad polynom neurala nätverk (CPNN) för uppgiften att prognostisera aktie stängning prisindex. Vi utvecklade en modell som använder partiella beskrivningar (PD) och är begränsad till endast två lager för PNN-arkitekturen. Utgångarna av dessa PDs tillsammans med de ursprungliga funktionerna matas till en enda output neuron, och synaptiska viktvärden och fördomar av CPN optimeras av en genetisk algoritm. Den föreslagna modellen utvärderades genom att man förutsåg nästa dags slutpris på fem snabbväxande aktieindex: BSE, DJIA, NASDAQ, FTSE och TAIEX. I jämförande tester visade den föreslagna modellen sin förmåga att tillhandahålla slutprisprognoser med överlägsen noggrannhet. Dessutom motiverade Deibold-Mariano-testet modellens statistiska signifikans och fastställde att detta tillvägagångssätt kan användas som ett kompetent verktyg för finansiella prognoser.
Modellen validerades med hjälp av Deibold-Mariano-testet och visade sig ge mer exakta resultat REF.
Estimating stock closing indices using a GA-weighted condensed polynomial neural network
{'venue': None, 'journal': 'Financial Innovation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}