Många studier har gjorts genom att använda maskininlärning tekniker, inklusive neurala nätverk, för att förutsäga aktieavkastning. Nyligen har en metod som kallas djupinlärning, som uppnår hög prestanda främst i bildigenkänning och taligenkänning, väckt uppmärksamhet inom maskininlärningsområdet. Detta dokument implementerar djup inlärning för att förutsäga en månad-efter-stock avkastning i tvärsnittet på den japanska aktiemarknaden och undersöker hur metoden fungerar. Våra resultat visar att djupa neurala nätverk i allmänhet överträffar ytliga neurala nätverk, och de bästa nätverken överträffar också representativa modeller för maskininlärning. Dessa resultat indikerar att djupinlärning visar löfte som en skicklig maskininlärning metod för att förutsäga aktieavkastning i tvärsnittet.
REF utvidgade denna modell till att omfatta djupinlärning och undersökte metodens prestanda på den japanska aktiemarknaden.
Deep Learning for Forecasting Stock Returns in the Cross-Section
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}