Sammanfattning av denna webbsida: Med den senaste tidens framsteg inom datateknik ackumuleras ständigt enorma mängder data och information. Särskilt inom finansområdet har vi stora möjligheter att skapa användbara insikter genom att analysera denna information, eftersom finansmarknaden producerar en enorm mängd realtidsdata, inklusive transaktionsposter. Denna studie avser därför att ta fram en ny modell för prognostisering av aktiemarknaden med hjälp av tillgängliga finansiella data. Vi använder djupinlärningsteknik på grund av dess utmärkta inlärningsförmåga från den massiva datauppsättningen. I denna studie föreslår vi en hybridstrategi som integrerar nätverk för långtidsminne (LSTM) och genetisk algoritm (GA). Därför används försök och fel baserat på heuristik ofta för att uppskatta tidsfönstrets storlek och arkitektoniska faktorer i LSTM-nätverket. Denna forskning undersöker den tidsmässiga egenskapen hos aktiemarknadsdata genom att föreslå en systematisk metod för att bestämma tidsfönstrets storlek och topologi för LSTM-nätverket med hjälp av GA. För att utvärdera den föreslagna hybridmetoden har vi valt dagliga data från Korea Stock Price Index (KOSPI). Det experimentella resultatet visar att hybridmodellen av LSTM-nätverk och GA överträffar referensmodellen.
I REF integrerades en genetisk algoritm med ett LSTM-nätverk för att optimera tidsfönstrets storlek och arkitektoniska faktorer, för att bättre förutsäga Korea Composite Stock Price Index.
Genetic Algorithm-Optimized Long Short-Term Memory Network for Stock Market Prediction
{'venue': None, 'journal': 'Sustainability', 'mag_field_of_study': ['Economics']}