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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.17 No.3
- 발행연도
- 2018.9
- 수록면
- 479 - 496 (18page)
- DOI
- 10.7232/iems.2018.17.3.479
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AI-based models have shown that stock market is predictable despite its uncertainty and fluctuating nature. Research in this field has further dealt with predicting the next step price amount and less attention has been paid to the prediction of the next movement of price. However, in practice, the necessary requisite for decision-making and use of the results of prediction lies in considering the predictable trend of stock movement along with predicting stock price. Considering the widespread search in the literature on the matter, this paper takes into account, for the first time, two criteria of direction and price simultaneously for the prediction of the stock price. The proposed model has two stages and is developed based on ensemble learning and meta-heuristic optimization algorithms. The first stage predicts the direction of the next price movement. At the second stage, such prediction and other input variables create a new training dataset and the stock price is predicted. At each stage, in order to optimize the results, genetic algorithm (GA) optimization and particle swarm optimization (PSO) are applied. Evaluation of the results, on the real data of stock price, indicates that the proposed model has higher accuracy than other models used in the literature.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION AND LITERATURE REVIEW
2. DEVELOPMENT OF AN INTELLIGENT ENSEMBLE-BASED MODEL FOR STOCK PRICE PREDICTION
3. EXPERIMENTAL RESULTS
REFERENCES
참고문헌 (48)
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[학술지(정기간행물)] - Adebiyi, A. A. / 2014 / Comparison of ARIMA and artificial neural networks models for stock price prediction / Journal of Applied Mathematics 2014
[학술지(정기간행물)] - Adhikari, R. / 2015 / A neural network based linear ensemble framework for time series forecasting / Neurocomputing 157 : 231 ~ 242
[학술지(정기간행물)] - Adhikari, R. / 2014 / A combination of artificial neural network and random walk models for financial time series forecasting / Neural Computing and Applications 24 (6) : 1441 ~ 1449
[학술지(정기간행물)] - Andrawis, R. R. / 2011 / Forecast combinations of computational intelligence and linear models for the NN5 time series forecasting competition / International Journal of Forecasting 27 (3) : 672 ~ 688
[학술지(정기간행물)] - Asadi, S. / 2012 / Hybridization of evolutionary Levenberg-Marquardt neural networks and data pre-processing for stock market prediction / Knowledge-Based Systems 35 : 245 ~ 258
[학술지(정기간행물)] - Adhikari, R. / 2015 / A neural network based linear ensemble framework for time series forecasting / Neurocomputing 157 : 231 ~ 242
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[학술지(정기간행물)] - Andrawis, R. R. / 2011 / Forecast combinations of computational intelligence and linear models for the NN5 time series forecasting competition / International Journal of Forecasting 27 (3) : 672 ~ 688
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