Prognosen om en börsriktning kan tjäna som ett system för tidig rekommendation för kortfristiga investerare och som ett system för tidig finansiell varning för långsiktiga aktieägare. I detta dokument föreslår vi en empirisk studie på den koreanska och Hongkong aktiemarknaden med ett integrerat ramverk för maskininlärning som använder Principal Component Analysis (PCA) och Support Vector Machine (SVM). Vi försöker förutsäga den uppåt eller nedåt riktning aktiemarknadsindex och aktiekurs. I det föreslagna ramverket identifierar PCA, som en metod för urval av funktioner, de viktigaste komponenterna i aktiemarknadsrörelserna och SVM, som en klassificering för framtida aktiemarknadsrörelser, behandlar dem tillsammans med andra ekonomiska faktorer inom utbildning och prognostisering. Vi presenterar resultaten av en omfattande empirisk studie av den föreslagna metoden på den koreanska sammansatta aktiekursen (KOSPI) och Hangseng index (HSI), samt de enskilda beståndsdelar som ingår i indexen. I vårt experiment samlas tio års data (från 1 januari 2002 till 1 januari 2012) in och schemaläggs genom rullande fönster för att förutsäga en dag i förväg riktningar. De experimentella resultaten visar särskilt höga hit ratios för att förutsäga de enskilda komponenternas rörelser i KOSPI och HSI. Resultaten varierar också den samtidiga effekten mellan den koreanska (Hong Kong) aktiemarknaden och den amerikanska aktiemarknaden.
I REF föreslår författarna att använda huvudkomponentanalys för prognostisering riktning förändringar i koreanska sammansatta aktiekurs och Hangseng index.
Market Index and Stock Price Direction Prediction using Machine Learning Techniques: An empirical study on the KOSPI and HSI.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}