Tytuł:

Comparative Analysis of Predictive Models in Stock Market Price Forecasting

Tytuł publikacji grupowej:

Debiuty Studenckie

Tytuł odmienny:

Analiza porównawcza modeli predykcyjnych w prognozowaniu cen na rynku akcji

Autor:

Świercz, Wojciech ; Szostak, Radosław

Współtwórca:

Pauka, Marek. Redakcja ; Słoński, Tomasz. Redakcja

Temat i słowa kluczowe:

ARMA ; ARIMA ; neural networks ; stock market forecasting ; sieci neuronowe ; predykcja rynku akcji

Opis:

Cytuj za: Świercz, W., Szostak, R. (2024). Comparative Analysis of Predictive Models in Stock Market Price Forecasting. In M. Pauka, T. Słoński (Eds.), Finanse (pp. 60-78). Publishing House of Wroclaw University of Economics and Business.

Abstrakt:

In this paper the authors test ARMA, ARIMA and LSTM neural network's model performance on one minute stock market data. Simulation of a random walk is also performed. Models are adjusted and/or trained on S&P500 data split 80:20. Test is performed on last 20% of S&P500 data and stocks: AAPL, 3M, GM. Correlations were checked to make correct conclusions. Out of all models ARIMA model performed best, achieving in some instances R2 score as high as 0.99996. All models performed well, with Random Walk simulation performing the worst.

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2024

Typ zasobu:

rozdział

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/2024.90.1.05

Język:

eng

Powiązania:

Debiuty Studenckie

Prawa:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Prawa dostępu:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

Licencja:

CC BY-SA 4.0

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu