Forecasting ASEAN-5 Stock Index Price Movement Using Machine Learning Techniques

股票价格 索引(排版) 库存(枪支) 经济 股票市场指数 运动(音乐) 计量经济学 金融经济学 计算机科学 工程类 股票市场 地理 系列(地层学) 万维网 地质学 机械工程 哲学 古生物学 考古 美学 背景(考古学)
作者
Muneer Shaik,Abhishek Sahjwani,Kesava Sai Krishna Kondepudi
出处
期刊:The journal of prediction markets [University of Buckingham Press]
卷期号:18 (1): 115-140
标识
DOI:10.5750/jpm.v18i1.2119
摘要

This research investigates the effectiveness of various machine learning models, including Random Forest, Neural Networks, Adaboost, Discriminant Analysis, Logit Model, Support Vectors, and Kernel Factory. The study aims to forecast fluctuations in the ASEAN-5 stock index prices within an eleven-year period. The study provides useful information about how well machine learning techniques can predict changes in the stock market, with potential implications for both academic researchers and market participants. The findings imply that Adaboost consistently outperforms all others in predicting price changes accurately. This shows that machine learning algorithms are capable of accurately forecasting the movement of the ASEAN-5 stock index values. This study contributes to the growing body of research on the use of machine learning techniques in finance and provides investors with information to make informed decisions about investments in the ASEAN-5 region, ultimately leading to increased returns and improved portfolio performance.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
陈楷发布了新的文献求助10
1秒前
科研通AI2S应助dpk采纳,获得10
1秒前
小元完成签到,获得积分10
2秒前
子衿发布了新的文献求助10
3秒前
tdw发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
4秒前
y_y完成签到,获得积分10
4秒前
充电宝应助半夏采纳,获得10
4秒前
4秒前
小马甲应助温柔不惜采纳,获得10
4秒前
奋斗成风完成签到 ,获得积分10
6秒前
储鹏完成签到,获得积分10
6秒前
万能阿曼完成签到 ,获得积分10
6秒前
ViVi水泥要干喽完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
鱼儿完成签到,获得积分20
8秒前
Hello应助勤恳的红酒采纳,获得10
8秒前
9秒前
9秒前
wanci应助mafumafu采纳,获得10
10秒前
我做饭应助尊敬的丹烟采纳,获得150
10秒前
甜蜜的大象完成签到 ,获得积分10
11秒前
充电宝应助欣__采纳,获得10
12秒前
科目三应助王木木采纳,获得10
13秒前
小黄人应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
13秒前
无极微光应助科研通管家采纳,获得20
13秒前
一昂关注了科研通微信公众号
13秒前
大个应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
王伟轩应助科研通管家采纳,获得20
13秒前
深情安青应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
13秒前
13秒前
瘦瘦幻梦完成签到,获得积分10
14秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得30
14秒前
852应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Discrete-Time Signals and Systems 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6039989
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7773790
关于积分的说明 16229166
捐赠科研通 5186165
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2775256
邀请新用户注册赠送积分活动 1758214
关于科研通互助平台的介绍 1642046