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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 211 - 226 (16page)
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In this paper, machine learning models employed in various ¯elds are discussed and applied to KOSPI200 stock index return forecasting. The results of hyperparameter analysis of the machine learning models are also reported and practical methods for each model are presented. As a result of the analysis, Support Vector Machine and Arti¯cial Neural Network showed a better performance than k-Nearest Neighbor and Random Forest.
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B.E. Boser / 1992 / A training algorithm for optimal margin classi-fiers / Proceeding COLT '92 Proceedings of the fifth annual workshop on Computational learning theory : 144 ~ 152
C.L. Dunis / 2011 / Higher order and recurrent neural architectures for trading the EUR/USD exchange rate / Quantitative Finance 11 : 615 ~ 629
D.E. Rumelhart / 1985 / Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition 1 : 318 ~ 362
F. Rosenblatt / 1958 / The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain / Psychological Review 65 : 386 ~ 408
H.Y. Lee / 1988 / A Combination Model of Multiple Artificial Intelligence Techniques Based on Genetic Algorithms for the Prediction of Korean Stock Price Index(KOSPI) / The R
C.L. Dunis / 2011 / Higher order and recurrent neural architectures for trading the EUR/USD exchange rate / Quantitative Finance 11 : 615 ~ 629
D.E. Rumelhart / 1985 / Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition 1 : 318 ~ 362
F. Rosenblatt / 1958 / The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain / Psychological Review 65 : 386 ~ 408
H.Y. Lee / 1988 / A Combination Model of Multiple Artificial Intelligence Techniques Based on Genetic Algorithms for the Prediction of Korean Stock Price Index(KOSPI) / The R
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