Forecasting Stock Index with Neural Network and Wavelet Transform
Author(s):
Abstract:
Stock index as time series are non-stationary and highly noisy due to the fact that stock markets are affected by a variety of factors. It is regarded as one of the most challenging application of time series forecasting. Predicting stock index with the noisy data directly is usually subject to large errors. In this paper we compare forecasting the stock index via Wavelet De-noising-based Neural Network (WDNN) with forecasting stock index via single neural network. The daily Tehran Stock index from April 2006 to June 2013 are used to compare the application of the WDNN in predicting the stock index. Experimental results show that de-noising with wavelet transform outperforms the single neural network.
Keywords:
Language:
Persian
Published:
Asset Management and Financing, Volume:3 Issue: 1, 2015
Pages:
55 to 74
magiran.com/p1427791
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!