Predicting Stock Price trend, using Volume Weighted Support Vector Machine and Hybrid Feature Selection Method, in Tehran Stock Exchange
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
In this study we focus on developing a stock trend prediction model based on a modified version of support vector machine, named volume weighted support vector machine, along with a hybrid feature selection method named FSSFS method. In order to evaluate the prediction accuracy of this model we compare the VW-SVM classifier with plain support vector machine along with three commonly used feature selection methods including Information gain, Symmetrical uncertainty and correlation-based feature selection, via paired t-test. As the model input, we use several technical indicators and statistical measures, calculated for 10 stocks. The results show that the VW-SVM, combined with the hybrid feature selection method, significantly outperforms plain SVM model to the problem of stock trend prediction. In addition our experimental result show that VW-SVM combined with F-SSFS has the highest level of accuracies and generalization performance in comparison with the other three feature selection methods. With these results, we claim that VW-SVM combined with F-SSFS can serve as a promising addition to the existing stock trend prediction.
Keywords:
Language:
Persian
Published:
Financial Management Perspective, Volume:7 Issue: 17, 2017
Pages:
69 to 86
magiran.com/p1798787
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 990,000ريال 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.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!