Я покажу некоторые результаты прогнозирования цены акций с использованием данных за 10 и 30 лет для некоторых акций, котирующихся на KOSPI (Корейская фондовая биржа).
Входные данные: Z-оценка (окно 160) скорректированных OHLC (открытие, максимум, минимум, закрытие) цен однодневных свечей и объема (в цене). input_dimension равен 5, а временной шаг равен 50 для ввода LSTM.
Выход: двоичный (0 или 1). Если среднее z-значение следующих 5 дней больше текущего z-показателя, вывод будет 1. Аналогично, если среднее z-значение следующих 5 дней меньше или равно текущему z-баллу, вывод будет 0.
Набор данных разделен следующим образом: данные тестирования относятся к последнему году, а данные по обучению - это все остальное.
Модель:
Stacked LSTM (двунаправленный LSTM на первой глубине и обычный LSTM на второй глубине). Повторяющееся выпадение 0,4, выпадение 0,4 во всех слоях LSTM.
000020 동화약품
000120 CJ대한통운
000430 대원강업
001260 남광토건
001570 금양
001630 종근당홀딩스
002270 롯데푸드
002420 세기상사
005830 DB손해보험
005930 삼성전자
011760 현대상사
Я предположил, что данные 90-х годов не имеют смысла для повышения производительности прогнозирования. Интересно, что для некоторых акций данные 80-х и 90-х годов помогают изучить динамику прогнозирования цен на акции.
