Prognosen om aktietrender och indexpriser är en av de viktiga frågorna för marknadsaktörerna. Investerare har satt upp handels- eller skattestrategier utifrån trenderna, och omfattande forskning inom olika akademiska områden har undersökts för att prognostisera finansmarknaderna. Denna studie förutspår trenderna i Korea Composite Stock Price Index 200 (KOSPI 200) priser med hjälp av icke-parametriska maskininlärning modeller: artificiella neurala nätverk, stödja vektor maskiner med polynom och radial bas funktionskärnor. Dessutom anges i denna studie kontroversiella frågor och tester hypoteser om dessa frågor. Därför är våra resultat inte förenliga med tidigare forskning, som i allmänhet anses ha höga förutsägelser. Dessutom visade Google Trender att de inte är effektiva faktorer för att förutsäga KOSPI 200 index priser i våra ramverk. Dessutom förbättrade inte ensemblemetoderna exaktheten i förutsägelsen.
I REF förutspådde författarna KOSPI 200-indexet med SVM och ANN med hjälp av Google Trends.
Predictability of machine learning techniques to forecast the trends of market index prices: Hypothesis testing for the Korean stock markets
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Medicine']}