Mathematical prediction for stock price fluctuation by machine learning and deep learning methods
저자
발행사항
Seoul : Korea University, 2017
학위논문사항
Thesis(M.A.) -- Graduate School, Korea University Department of Mathematics 2017
발행연도
2017
작성언어
영어
주제어
KDC
410 판사항(6)
DDC
510 판사항(23)
발행국(도시)
서울
형태사항
iv, 28 leaves : illustrations ; 26 cm
일반주기명
Adviser: 金洪中
Bibliography: leaf 28
DOI식별코드
소장기관
Predicting stock market fluctuation is one of the most important topics in finance.
In the current study, we will predict the increase and decrease of stock prices based
on machine learning, deep learning methods and mathematical methods. Among the
machine learning methods, the ensemble method has higher accuracy than other single
methods (Logistic Regression, Decision Tree, K-Nearest Neighbors, and Support Vector
Machines) but has a disadvantage of high computational cost. Because it takes too much
computation time, the ensemble method has problems with efficiency in applying it to
the real market, even though it returns high accuracy. In this paper, we will introduce
Regional Majority Voting, a new method to reduce the CPU-time while maintaining high
accuracy of Majority Voting. Therefore, through RMV, we solved the efficiency problem
which was a problem when applying ensemble method to real market.
Another new prediction method is the Adaptive Data Selection method. Since stock
data is volatile and influenced by many factors, it is very difficult to predict future changes
unlike other data. Therefore, it has always been a difficult task to improve accuracy when
predicting stock prices with general machine learning or deep learning. However, applying
the ADS method newly proposed in this paper can achieve a significant improvement in
accuracy. Since the ADS method selects historical data with a pattern similar to the
predicted time and uses it as training data, it is possible to improve the accuracy of
prediction of machine learning and deep learning. Using the standard method which
trains with only the latest data, it interferes with the prediction because it contains the
elements with pattern which are completely different from the data at the point to be
predicted. However, since the ADS method removes these disturbing elements, it returns
more accurate predictions. The data used in all the tests in this paper are based on 7
national indexes for the past six years.
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