Loading...

Prediction of Financial Markets Using Combination of Artificial Intelligence and Technical Analysis

| 2022

46 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 55842 (01)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Industrial Engineering
  6. Advisor(s): Haji, Alireza
  7. Abstract:
  8. Generally, nowadays, machine learning methods are used in many different areas for their superiority over other methods of prediction. Although being a tough task, stock market prediction with machine learning approaches is being spread due to satisfying results published ever yday. Machine learning methods usually use varied kinds of data ,including structured data such as market data, technical indicators and some fundamental data as well as unstructured one entailing text and graph data in order to enhance their predictability capacity. In this thesis we aimed to find out more about the importance and the contribution of structured data in prediction and we tried to attain a framework relatively generalizable so that traders would be able to predict market properly without much concern about case sensitivity. Apart from prediction results we tried to do feature engineering so as to comprehend about features importance and effectiveness. besides, we manipulated different parts of our proposed framework in order to see effects of various steps on the final result. Our rsults were promising and inspirational and we were able to gain f1score of 95.1 on Microsoft and 90.0 on Apple both of which were our out of sample data. and our input data did not include any data of these two stocks. Also we calculated profit we could have gained if we had made use of this strategy in our trading. Results were 1159 and 1357 percent profit for microsoft and apple respectively, during about ten years, which implies that the framework has been completely successful
  9. Keywords:
  10. Artificial Intelligence ; Machine Learning ; Technical Analysis ; Fundamental Analysis ; Forecasting ; Market Prediction ; Financial Market

 Digital Object List

 Bookmark

  • مقدمه
    • تعریف مسئله
    • ادبیات موضوع
    • اهداف تحقیق
    • ساختار پایان‌نامه
  • مفاهیم اولیه
    • مدل های استفاده شده
      • مدل طبقه بندی افزایش گرادیان فوق العاده
      • مدل جنگل تصادفی
      • ماشین بردار پشتیبان
      • مدل ویژگی های زیر مجموعه داده های جدولی
      • مدل یادگیری با توجه جدولی تفسیرپذیر
    • معیار ارزیابی
    • روش تعیین هایپرپارامترها
      • استراتژی های نمونه برداری
      • استراتژی دو نیم شدن
  • کارهای پیشین
    • تحلیل معامله و سرمایه گذاری
      • فرضیه بازار کارآمد در مقابل فرضیه بازار تطبیقی
      • تحلیل تکنیکال
      • تحلیل بنیادی
      • تحلیل فنی در برابر تحلیل بنیادی
    • استفاده از روش های یادگیری ماشین در پیش‌بینی قیمت سهام
      • ورودی های نمونه
      • پیش پردازش داده و انتخاب ویژگی
      • روش یادگیری ماشین و آرایش مدل
      • روش های ارزیابی
      • قابلیت کاربرد در دنیای واقعی
      • افق های پیش‌بینی
      • نوسان در قیمت سهام معرفی شده توسط عوامل خارجی
    • نتیجه گیری
  • نتایج جدید
    • روش پیشنهادی
      • پیش پردازش داده ها
    • رویکرد برچسب گذاری
      • منطق روش برچسب گذاری
    • ازمایش ها
      • مجموعه داده
      • روش شناسی
      • حساسیت هایپرپارامترها
      • ویژگی های استخراج شده
      • بازنمایی مدل subtab
    • بازنمایی ویژگی های مهم مدل tabnet
      • نتایج مدل های طبقه یندی
      • نتایج نهایی تمامی مدل ها روی داده های مختلف
      • بررسی اهمیت هرکدام از قسمت های چهارچوب
      • بررسی مدل روی داده های سهام شرکت هایی خارج از داده های اموزش
  • نتیجه‌گیری
    • پیشنهاد های اینده
  • مراجع
...see more