Inom affärssektorn har det alltid varit en svår uppgift att förutsäga det exakta dagliga priset på aktiemarknadsindexet, vilket innebär att det finns en hel del forskning som bedrivs när det gäller förutsägelsen om riktningen för aktieindexrörelser. Många faktorer som politiska händelser, allmänna ekonomiska förhållanden och handlarnas förväntningar kan påverka börsindexet. Det finns många forskningsstudier som använder liknande indikatorer för att förutsäga riktningen för aktiemarknadsindexet. I denna studie jämför vi två grundläggande typer av indatavariabler för att förutsäga riktningen för det dagliga aktiemarknadsindexet. Det viktigaste bidraget av denna studie är förmågan att förutsäga riktningen för nästa dags pris på den japanska aktiemarknadsindex genom att använda en optimerad artificiella neurala nätverk (ANN) modell. För att förbättra prediktionsnoggrannheten för aktiemarknadsindexet i framtiden optimerar vi ANN-modellen med hjälp av genetiska algoritmer (GA). Vi demonstrerar och verifierar förutsägbarheten i aktiekursens riktning genom att använda hybriden GA-ANN-modellen och sedan jämföra prestanda med tidigare studier. Empiriska resultat visar att indatavariabler av typ 2 kan generera en högre prognosnoggrannhet och att det är möjligt att förbättra prestandan hos den optimerade ANN-modellen genom att välja indatavariabler på lämpligt sätt.
Genetiska algoritmer (GA) användes för att optimera ANN-modellen REF.
Predicting the Direction of Stock Market Index Movement Using an Optimized Artificial Neural Network Model
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}