![](/images/graphics-bg.png)
Deep Learning for Price Movement Prediction Using Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory
المؤلفون المشاركون
Yang, Can
Zhai, Junjie
Tao, Guihua
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The prediction of stock price movement direction is significant in financial studies.
In recent years, a number of deep learning models have gradually been applied for stock predictions.
This paper presents a deep learning framework to predict price movement direction based on historical information in financial time series.
The framework combines a convolutional neural network (CNN) for feature extraction and a long short-term memory (LSTM) network for prediction.
We specifically use a three-dimensional CNN for data input in the framework, including the information on time series, technical indicators, and the correlation between stock indices.
And in the three-dimensional input tensor, the technical indicators are converted into deterministic trend signals and the stock indices are ranked by Pearson product-moment correlation coefficient (PPMCC).
When training, a fully connected network is used to drive the CNN to learn a feature vector, which acts as the input of concatenated LSTM.
After both the CNN and the LSTM are trained well, they are finally used for prediction in the testing set.
The experimental results demonstrate that the framework outperforms state-of-the-art models in predicting stock price movement direction.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Can& Zhai, Junjie& Tao, Guihua. 2020. Deep Learning for Price Movement Prediction Using Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194016
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Can…[et al.]. Deep Learning for Price Movement Prediction Using Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194016
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Can& Zhai, Junjie& Tao, Guihua. Deep Learning for Price Movement Prediction Using Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194016
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194016
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)