Abstract-Obtaining exakt förutsägelse av aktieindex avsevärt hjälper beslutsfattare att vidta korrekta åtgärder för att utveckla en bättre ekonomi. Oförmågan att förutse fluktuationen på aktiemarknaden kan orsaka allvarliga resultat. Utmaningen är att vi alltid hanterar en dynamisk marknad som påverkas av många faktorer. De omfattar politiska, ekonomiska och reserverade tillfällen. Det finns därför ett trängande behov av stabila, robusta och anpassningsbara metoder som kan ge modellerna möjlighet att exakt förutsäga aktieindex. I detta dokument undersöker vi användningen av Artificial Neural Networks (ANN) och Support Vector Machines (SVM) för att bygga förutsägelser modeller för S&P 500 stock index. Vi kommer också att visa hur traditionella modeller såsom multipel linjär regression (MLR) beter sig i detta fall. De utvecklade modellerna kommer att utvärderas och jämföras på grundval av ett antal utvärderingskriterier.
Sheta, A. et al Ref jämför Regression, Artificial Neural Networks och Support Vector Machines för att förutsäga S&P 500 Stock Market Index.
A Comparison between Regression, Artificial Neural Networks and Support Vector Machines for Predicting Stock Market Index
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}