Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wisenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommandezielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben der anderweitig nutzen. Sofern die Verfasser die Dokumente unter Open-Content-Lizenzen (inbesonde CC-Lizen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abweichend von diesen Nutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte. Långtidsminnesnätverk (LSTM) är en toppmodern teknik för sekvensinlärning. De är mindre vanligt tillämpas på finansiella tidsserier förutsägelser, men i sig lämplig för detta område. Vi distribuerar LSTM-nätverk för att förutsäga ut-of-prove riktningsrörelser för de ingående lagren av S&P 500 från 1992 till 2015. Med daglig avkastning på 0,46 procent och en Sharpe Ratio på 5,8 före transaktionskostnader, hittar vi LSTM-nätverk för att överträffa minnesfria klassificeringsmetoder, d.v.s. en slumpmässig skog (RAF), ett djupt neuralt nät (DNN) och en logistisk regressionsklassificering (LOG). Vi avtäcker lönsamhetskällor och sprider därigenom ljus i den svarta lådan av artificiella neurala nätverk. Särskilt hittar vi ett gemensamt mönster bland de aktier som valts ut för handel - de uppvisar hög volatilitet och en kortsiktig reverserad avkastning profil. Genom att utnyttja dessa resultat kan vi formalisera en reglerbaserad kortsiktig reverseringsstrategi som kan förklara en del av avkastningen på LSTM.
I REF förutspåddes riktningsnoggrannheten för de ingående lagren av S&P 500 med hjälp av LSTM.
Deep learning with long short-term memory networks for financial market predictions
{'venue': 'Eur. J. Oper. Res.', 'journal': 'Eur. J. Oper. Res.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}