Predict the trend of stock prices using machine learning techniques

  • سال انتشار: 1394
  • محل انتشار: دومین کنفرانس بین المللی آینده پژوهی، مدیریت و توسعه اقتصادی
  • کد COI اختصاصی: MCED02_209
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 771
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Seyed Enayatolah Alavi

Assistant Profossor, Shahid Chamranuniversty of Ahvaz, Ahvaz, Iran

Hasanali Sinaei

Associate Professor, Shahid Chamranuniversty of Ahvaz,Ahvaz, Iran

Elham Afsharirad

Msc. Of Shahid Chamran universty of Ahvaz

چکیده

According to growing importance of the stock market in economic conditions of each country and since, stock prices are the most important factors influencing investment decisions for selecting stock, predicting the stock price movement is an integral part of the investment. This paper presented to forecast the movement of stock prices Tejarat bank of Iran with considerable precision. Accordingly, to predict the trend of stock prices using machine learning techniques and economic indicators have been considerd. About 18,000 different indicators are presented, both simple moving average (SMA), weighted moving average (WMA), relative strength indicator (RSI) and moving average convergence divergence (MACD) indicator those are widely used in the stock market of Iran, have been chosen. The output of those is input three clasifire, support vector machines, random forests and k-nearest neighbor. The outputs of the three clasifire will be compared with each other. The results in this paper show that, respectively, random forest classifier, support vector machine and the k- nearest neighbor have the best accuracy in categories.

کلیدواژه ها

technical indicators, support vector machine, random forest and k_nearest neighbour

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.