Förmågan att exakt förutsäga riktningen för aktien/indexpriset är avgörande för att marknadshandlare eller investerare ska kunna maximera sina vinster. Data mining tekniker har framgångsrikt visat sig generera hög prognos noggrannhet av aktiekursrörelser. Nuförtiden, i stället för en enda metod, måste handlare använda olika prognostekniker för att få flera signaler och mer information om marknadernas framtid. I detta papper diskuteras och tillämpas tio olika tekniker för datautvinning för att förutsäga prisrörelser för Hang Seng index på Hong Kong aktiemarknaden. Tillvägagångssätten inkluderar Linear discriminant analys (LDA), Quadratic discriminant analys (QDA), K-nearest granne klassificering, Naïve Bayes baserat på kärnuppskattning, Logit modell, Trädbaserad klassificering, neurala nätverk, Bayesian klassificering med Gaussian process, Stöd vektor maskin (SVM) och Minsta kvadratstöd vektor maskin (LS-SVM). Experimentella resultat visar att SVM och LS-SVM genererar överlägsna prediktiva prestanda bland de andra modellerna. Särskilt är SVM bättre än LS-SVM för förutsägelse i stickprovet, men LS-SVM är i sin tur bättre än SVM för prognoser utanför urvalet när det gäller kriterier för träfffrekvens och felfrekvens.
Ou och Wang REF tillämpade 10 olika ML-tekniker för att förutsäga prisrörelserna för Hang Seng-indexet på börsen i Hongkong.
Prediction of Stock Market Index Movement by Ten Data Mining Techniques
{'venue': None, 'journal': 'Mathematical Models and Methods in Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}