Vi tillämpade Deep Q-Network med en Convolutional Neural Network-funktion catimator, som tar stock diagrambilder som indata för att göra globala aktiemarknadsprognoser. Vår modell ger inte bara vinst på börsen i det land vars data användes för att utbilda vår modell utan också generellt ger vinst på de globala aktiemarknaderna. Vi utbildade vår modell endast på amerikanska aktiemarknadsdata och testade den på aktiemarknadsdata från 31 olika länder under 12 år. De portföljer som konstruerats baserat på vår modells produktion ger i allmänhet cirka 0,1 till 1,0 procent avkastning per transaktion före transaktionskostnader på aktiemarknaderna i 31 länder. Resultaten visar att vissa mönster i stock diagram bilder indikerar samma kursrörelser över globala aktiemarknader. Dessutom visar resultaten att framtida aktiekurser kan förutses även om modellen är utbildad och testad på data från olika länder. Modellen kan tränas på data från relativt stora och likvida marknader (t.ex. USA) och testas på data från små marknader. Resultaten visar att artificiell intelligensbaserade aktiekursprognoser kan användas på relativt små marknader (framväxande länder) även om små marknader inte har tillräckligt med data för utbildning. INDEX TERMS Artificiell intelligens, finans, neurala nätverk, aktiemarknader.
Jinho Lee m.fl. REF använde stock diagram bilder som indata till modellen och använde Deep Q-Network och konvolutionella neurala nätverk för globala börsprognoser.
Global Stock Market Prediction Based on Stock Chart Images Using Deep Q-Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Economics']}