Improving Stock Trend Prediction using LSTM Neural Network Trained on a Complex Trading Strategy

Mahfooz, Syed Z.; Ali, Imran; Khan, Muhammad N.

doi:10.22214/ijraset.2022.45961

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“…The relationship between economic growth and stock trading is also dynamic and influenced by many factors. Stock market performance can provide valuable insights into the state of the economy and can impact consumer behaviour and corporate financing [16][17]. Companies that invest in research and development to create new products and applications using technology can stimulate economic growth through innovation.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Analysis of WDI data to investigate the impact of foreign remittances on the economic growth of Pakistan

M. N. Mehmood,

S. Z. Mahfooz,

N. Q. Mehmood

et al. 2023

World J. Adv. Res. Rev.

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Remittances are one of the largest sources of financial inflow for developing countries and it imparts a considerable importance to economic growth. The purpose of our study is to analyse the impact of foreign workers’ remittances on GDP and in succession on economic growth. We processed annual time series data over the period 1980-2019. ADF unit root test was used to check the stationarity of variables. To check the short run and long run relationship between foreign workers’ remittances and GDP of Pakistan, ARDL (bounds) test was applied. As a result of our analysis, we found a significant positive relationship between remittances and economic growth of Pakistan. Our results provide thoughtful guidelines to policy makers who can use these insights to decide relevant and favourable policies and legislations.

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Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Analysis of WDI data to investigate the impact of foreign remittances on the economic growth of Pakistan

M. N. Mehmood,

S. Z. Mahfooz,

N. Q. Mehmood

et al. 2023

World J. Adv. Res. Rev.

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“…Entre los osciladores están: Momentum, como indicador adelantado (se mueve muy por delante de los precios) [367], Rango Verdadero Medio (ATR), "Average True Range" [357], Fuerza de los osos (BP), "Bears Power" [368], Fuerza de los toros (BP), "Bulls Power" [369], Oscilador de Chaikin (CHO), "Chaikin Oscillator" [370], índice de Canal de Mercancías (CCI) "Commodity Channel Index" [350], Indicador Demarker (DeM), "DeMarker" [369], índice de Fuerza (FRC), "Force Index" [371], Media Móvil de Convergencia/Divergencia (MACD) [372], Oscilador de promedio móvil (OsMA), "Moving Average of Oscillator" [373], Índice de Fuerza Relativa (RSI), "Relative Strength Index" [374], Índice de Vigor Relativo (RVI), "Relative Vigor Index" [375], Oscilador estocástico (Stochastic), "Stochastic Oscillator" [376], Media Exponencial Triple (TRIX), "Triple Exponential Average" [377], Rango porcentual de Williams (%R), "Williams' Percent Range Technical Indicator" [378],…”

Section: Selección De Mediciones Y Recolección De Datosunclassified

Modelo de análisis multivariante aplicado a la predicción de la tendencia del tipo de cambio euro-dólar

Argotty Erazo

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Predecir los precios y las tendencias de los instrumentos financieros para mejorar la efectividad de las decisiones de inversión es un reto clave para la industria financiera y los agentes implicados. Aunque se han utilizado muchas técnicas eficaces de inteligencia artificial en el análisis de las series de tiempo, el problema de predecir la dirección del movimiento de los tipos de cambio en el mercado Forex aún requiere soluciones parsimoniosas, descifrables y precisas. Desde la perspectiva del análisis técnico, esta investigación presenta una metodología novedosa para clasificar la dirección de la tendencia de los tipos de cambio. La metodología utiliza puntos de inflexión y datos de mercado que miden la acción de los precios, junto con las diferencias multidimensionales entre tendencias, para construir una función lineal discriminante (LDA).La metodología propuesta consta de cinco fases: preparación de datos, selección de características, detección de estructuras subyacentes, formulación de una función discriminante lineal y evaluación del desempeño del modelo con datos dentro y fuera de la muestra. Los experimentos se realizaron con datos de mercado del tipo de cambio euro-dólar en marcos de tiempo de 15 minutos y 1 semana, y una colección de puntos de inflexión del mercado (ET) definidos por un modelo de negociación algorítmico. El período de muestra va desde enero de 1999 hasta abril de 2023.En contraste con algunos trabajos notables publicados en la literatura científica como la Memoria a Corto Plazo (LSTM), el Aprendizaje Profundo por Refuerzo (DRL), el Análisis Wavelet (WA), el Análisis de Sentimiento de Contenido Textual, las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) y los Algoritmos Genéticos (GA), la metodología propuesta logró una precisión de clasificación del 98.77% con datos fuera de muestra. Estos resultados respaldan la construcción de métodos de clasificación interpretables, generalizables, precisos y parsimoniosos, lo que sugiere mejoras significativas en el rendimiento financiero y la reducción del riesgo en las estrategias de negociación. Además, esta metodología es aplicable en la selección de variables y se adapta fácilmente a otros activos financieros.

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SDG-11.6.2 Indicator and Predictions of PM2.5 using LSTM Neural Network

Mahfooz

Alhasani

Argani

2023

2023 1st International Conference on Advanced Innovations in Smart Cities (ICAISC)

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Improving Stock Trend Prediction using LSTM Neural Network Trained on a Complex Trading Strategy

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Analysis of WDI data to investigate the impact of foreign remittances on the economic growth of Pakistan

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Modelo de análisis multivariante aplicado a la predicción de la tendencia del tipo de cambio euro-dólar

SDG-11.6.2 Indicator and Predictions of PM2.5 using LSTM Neural Network

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