Libro: Financial Time Series Forecasting Using Neural

Descripción

Libro: Financial Time Series Forecasting using Neural Networks

Descripción:
El objetivo de este artículo es explorar las redes neuronales artificiales (RNA) para la previsión de series temporales financieras. En este artículo, se utilizó con fines de investigación una red de memoria a largo plazo (LSTM), que es un tipo especial de red neuronal recurrente (RNN). Los LSTM pueden abordar el problema del gradiente de desaparición que afecta a los RNN normales y tienen la capacidad de crear una memoria a largo plazo de puntos de datos vistos anteriormente. El objetivo de la investigación es predecir los rendimientos porcentuales diarios del DAX durante un período de observación de 1.400 días desde el 20 de mayo de 2014 hasta el 21 de noviembre de 2019. Para facilitar esto, se utilizaron cuatro conjuntos de datos diferentes que incluyen datos macroeconómicos y de sentimiento del consumidor. El mejor rendimiento se logró utilizando datos de índice básicos junto con factores macroeconómicos, lo que dio como resultado una precisión direccional media (MDA) general de. Luego, el LSTM completamente entrenado se evaluó mediante métricas estadísticas. En comparación con un simple pronóstico ingenuo, el modelo LSTM funciona peor en todos los aspectos, excepto en MDA. Para probar la viabilidad de dicho modelo, se deriva una estrategia comercial de Compra y Venta y se compara con una estrategia simple de Compra y Retención (B&H). La estrategia LSTM genera mayores rendimientos en comparación con B&H o estrategias ingenuas. Sin embargo, los costos de transacción destruyen la mayor parte de las ganancias y, antes de implementar dicha estrategia comercial en el mundo real, se deben considerar varios factores, como el problema del evento afortunado o las ganancias.

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