A stock price forecasting application using neural networks with multi-optimizer
Conference proceedings article
ผู้เขียน/บรรณาธิการ
กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์
รายชื่อผู้แต่ง: Worasucheep C.
ผู้เผยแพร่: Hindawi
ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2017
หน้าแรก: 63
หน้าสุดท้าย: 68
จำนวนหน้า: 6
ISBN: 9781509027750
นอก: 0146-9428
eISSN: 1745-4557
ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)
บทคัดย่อ
This paper proposes an application prototype for forecasting of stock prices using feed-forward neural network with back propagation, Particle Swarm Optimization and Differential Evolution. The prototype provides a convenient graphical user interface that allows choosing stocks, period of data, percentage of training set, technical indicators for model inputs and other algorithmic parameters. Multithreading is provided for efficient running and the downloaded historical data and forecasted output can be save for future use. An experiment was performed to investigate the performance of the three algorithms as well as the effects of number of hidden nodes of the neural networks. ฉ 2016 IEEE.
คำสำคัญ
hybrid algorithm, stock forecasting application
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติมได้ที่