Login for students

Login for employees

Publication detail

Forecasting Stock Market Trend using Prototype Generation Classifiers
Authors: Hájek Petr
Year: 2012
Type of publication: článek v odborném periodiku
Name of source: WSEAS Transactions on Systems
Publisher name: WSEAS Press
Place: Atény
Page from-to: 671-680
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze PRedikce trendu akciového trhu pomocí klasifikátorů generování prototypů V současnosti je predikce cen akcií realizována buď metodami predikce časových řad nebo klasifikátory trendu. Klasifikátory trendu jsou navrženy pro predikci chování pohybu cen akcií. Nedávno se pro realizaci tohoto problému ukázaly jako vhodné metody soft computingu jako např. podpůrné vektorové stroje. V tomto článku je použito několik klasifikátorů generování prototypů pro predikci NASDAQ Composite Index. Ukazujeme, že klasifikátory generování prototypů předčily podpůrné vektorové stroje a neuronové sítě co se týká poměru přesně predikovaných směrů trendu. Cena akcie; index akciového trhu; predikce; učící se vektorová kvantizace; generování prototypů; podpůrné vektorové stroje; neuronové sítě; particle swarm optimization.
eng Forecasting Stock Market Trend using Prototype Generation Classifiers Currently, stock price forecasting is carried out using either time series prediction methods or trend classifiers. The trend classifiers are designed to predict the behaviour of stock price’s movement. Recently, soft computing methods, like support vector machines, have shown promising results in the realization of this particular problem. In this paper, we apply several prototype generation classifiers to predict the trend of the NASDAQ Composite index. We demonstrate that prototype generation classifiers outperform support vector machines and neural networks considering the hit ratio of correctly predicted trend directions. Stock price; stock market index; forecasting; prediction; learning vector quantization; prototype generation; support vector machines; neural networks; particle swarm optimization.

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0Creative CommonsAttributionNonCommercialNoDerivatives