Vi har tillämpat en Long Short-Term Memory neural nätverk för att modellera S&P 500 volatilitet, införliva Google inhemska trender som indikatorer på allmänhetens humör och makroekonomiska faktorer. I en avhållen testuppsättning ger vår Long Short-Term Memory-modell ett genomsnittligt absolut procentfel på 24,2 %, resultatlös linjär Ridge/Lasso och autoregressiva GARCH-riktmärken med minst 31 %. Utvärderingen bygger på ett optimalt observations- och normaliseringssystem som maximerar den ömsesidiga informationen mellan inhemska trender och daglig volatilitet i träningssetet. Vår förundersökning visar ett starkt löfte om att bättre förutsäga aktiebeteendet via djupinlärning och neurala nätverksmodeller.
Till exempel Xiong et al. REF utformade ett LSTM neuralt nätverk för att modellera S&P 500 volatilitet som införlivar Google inhemska trender.
Deep Learning Stock Volatility with Google Domestic Trends
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Mathematics']}