![](/images/graphics-bg.png)
Stock Market Prediction on High-Frequency Data Using Generative Adversarial Nets
المؤلفون المشاركون
Pan, Zhisong
Hu, Guyu
Tang, Siqi
Zhou, Xingyu
Zhao, Cheng
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Stock price prediction is an important issue in the financial world, as it contributes to the development of effective strategies for stock exchange transactions.
In this paper, we propose a generic framework employing Long Short-Term Memory (LSTM) and convolutional neural network (CNN) for adversarial training to forecast high-frequency stock market.
This model takes the publicly available index provided by trading software as input to avoid complex financial theory research and difficult technical analysis, which provides the convenience for the ordinary trader of nonfinancial specialty.
Our study simulates the trading mode of the actual trader and uses the method of rolling partition training set and testing set to analyze the effect of the model update cycle on the prediction performance.
Extensive experiments show that our proposed approach can effectively improve stock price direction prediction accuracy and reduce forecast error.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhou, Xingyu& Pan, Zhisong& Hu, Guyu& Tang, Siqi& Zhao, Cheng. 2018. Stock Market Prediction on High-Frequency Data Using Generative Adversarial Nets. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1207725
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhou, Xingyu…[et al.]. Stock Market Prediction on High-Frequency Data Using Generative Adversarial Nets. Mathematical Problems in Engineering No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1207725
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhou, Xingyu& Pan, Zhisong& Hu, Guyu& Tang, Siqi& Zhao, Cheng. Stock Market Prediction on High-Frequency Data Using Generative Adversarial Nets. Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1207725
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1207725
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)