Att förutsäga priskorrelationen mellan två tillgångar för framtida tidsperioder är viktigt inom portföljoptimering. Vi tillämpar LSTM återkommande neurala nätverk (RNN) för att förutsäga aktiekursen korrelationskoefficienten för två enskilda aktier. RNN: s är kompetenta i att förstå tidsberoenden. Användningen av LSTM-celler förbättrar dess långsiktiga prediktiva egenskaper ytterligare. För att inkludera både linjäritet och icke-linjäritet i modellen antar vi även ARIMA-modellen. ARIMA-modellen filtrerar linjära tendenser i data och överför restvärdet till LSTM-modellen. Arima-LSTM-hybridmodellen testas mot andra traditionella prediktiva finansiella modeller såsom den fullständiga historiska modellen, konstant korrelationsmodell, singelindexmodell och multigruppmodell. I vår empiriska studie visade sig Arima-LSTM-modellens prediktiva förmåga vara överlägsen alla andra finansiella modeller i betydande skala. Vårt arbete innebär att det är värt att överväga ARIMA-LSTM-modellen för prognostiserad korrelationskoefficient för portföljoptimering.
Hyeong Kyu Choi REF föreslog hybridmodellen ARIMA-LSTM för att förutsäga korrelationskoefficienten för aktien.
Stock Price Correlation Coefficient Prediction with ARIMA-LSTM Hybrid Model
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Economics', 'Mathematics']}