Maszyny wspomagające wektorowe do regresji Metoda Vectoru Wsparcia może być również zastosowana w przypadku regresji, przy zachowaniu wszystkich głównych cech charakterystycznych dla algorytmu maksymalnego marginesu: funkcja liniowa uczenia się w obszarze funkcji indukowanej przez jądro podczas gdy wydajność systemu jest kontrolowana przez parametr, który nie zależy od wymiarów przestrzeni. Cristianini i Shawe-Taylor (2000) W podstawowym teście SVM podstawową ideą jest odwzorowanie danych x w przestrzeń kosmiczną o wysokiej rozdzielczości przez odwzorowanie nieliniowe. i do regresji liniowej w tej przestrzeni (por. Boser i wsp. (1992) Vapnik (1995)). Większość cytowanych bibliografii CAO, Lijuan, ekspertów z obsługi maszyn wektorowych do prognozowania szeregów czasowych Symulacja wykazała, że eksperci ds. SVM osiągnęli znaczącą poprawę wyników generalizacji w porównaniu do pojedynczych modeli SVM. Ponadto specjaliści ds. Oceny SVM również zbiegają się szybciej i wykorzystują mniej wektorów wsparcia. Cao (2002) GAO, J. B. S. R. GUNN i C. J. HARRIS, Średnia polowa metoda regresji maszyny wektora nośnego Niniejszy artykuł dotyczy dwóch tematów. Po pierwsze, pokażemy, jak problem regresji maszyny wektora nośnego (SVM) można rozwiązać jako maksimum przewidywania a posteriori w ramy Bayesiana. W drugiej części opisano technikę przybliżania przydatną do wykonywania obliczeń dla SVM opartych na średnim algorytmie pola, który został pierwotnie zaproponowany w fizyce statystycznej w systemach nieuporządkowanych. Jedną z zalet jest to, że obsługuje średnie tylne dla procesu Gaussa, które nie są analitycznie przystrzygalne. Gao, Gunn i Harris (2002) GUNN, S. Maszyny wektorowe wspierające do klasyfikacji i regresji. Raport techniczny ISIS, 1998. cytowany przez 164 HARLAND, Zac, przy użyciu maszyn wsparcia wekslowego do handlu aluminium na LME. W niniejszym artykule opisano i oceniono wykorzystanie regresji wektora nośnego do wykupienia kontraktu na kontrakty futures na trzy miesiące na londyńskiej giełdzie metali, w okresie od czerwca 1987 r. Do listopada 1999 r. Machine Vector Support to metoda uczenia maszyn w celu klasyfikacji i regresji i szybka zastępując sieci neuronowe jako narzędzie wyboru do zadań przewidywania i rozpoznawania wzorca, przede wszystkim ze względu na zdolność do uogólnienia dobrze na niewidoczne dane. Algorytm opiera się na ideach wywodzących się z teorii uczenia się statystycznego i może być rozumiany intuicyjnie w ramach geometrycznej. W niniejszym artykule wykorzystujemy regresję wektora wsparcia w celu opracowania szeregu submodeli handlowych, które po połączeniu dają ostateczny model, który wykazywałby ponadprzeciętne wyniki z danych próbki, dostarczając w ten sposób dowodów na to, że cena aluminium jest niższa od efektywności. To, czy te nieefektywności będą kontynuowane w przyszłość, jest nieznane. Harland HONG, Dug Hun, Changha HWANG, maszyny we wspieraniu regresji fuzzy. Wektorowa maszyna wspomagająca (SVM) okazała się bardzo skuteczna w rozpoznawaniu wzoru i estymacji funkcji. W niniejszym artykule przedstawiamy zastosowanie SVM dla wielowymiarowych modeli regresji rozmytej liniowej i nieliniowej. Wykorzystując podstawową ideę leżącą u podstaw SVM dla wielozmiennych regresji rozmytych daje się efektywność obliczania uzyskiwania rozwiązań. Hong i Hwang M220LLER, K.-R. i in. Używanie wektorów wspomagających do obsługi maszyn wektorów przewidywanych w czasie szeregowym jest wykorzystywane do przewidywania szeregów czasowych i porównania z sieciami funkcji promieniowych. Wykorzystujemy dwa różne funkcje kosztowe dla Wektorów Wsparcie: szkolenie z (i) utratą wrażeń epsilon oraz (ii) funkcją solidnej utraty Hubera i omówienie sposobu wyboru parametrów regulacji w tych modelach. Uwzględniane są dwa zastosowania: dane z (a) hałasu systemu Mackey-Glass (normalne i jednolite szumy) oraz (b) Konkursu Serii Czasów Santa Fe (zbiór D). W obu przypadkach, Support Vector Machines wykazują doskonałe osiągi. W przypadku (b) podejście "Support Vector" poprawia najbardziej znany wynik na podstawie wzorcowej przez 29.Mullera i in. (2000) PONTIL, Massimiliano, Sayan MUKHERJEE i Federico GIROSI, na temat modelu hałasu wspomagającego regułę maszyny wektorowej Pontil, Mukherjee i Girosi (1998) SMOLA, Alex J. i Bernhard SCH214LKOPF, samouczek na temat regresji wektora nośnego Smola i Scholkopf (1998 ) Cytowane przez 309Sparaty wektorowe wsparcia: aplikacje finansowe Wyświetlane według kolejności cytowań rocznie, najwyżej na górze. Ostatnia aktualizacja Wrzesień 2006. PANG, Bo, Lillian LEE i Shivakumar VAITHYANATHAN, 2002. Kreskowa klasyfikacja sentymentów przy użyciu technik uczenia maszyn. W: EMNLP 02: Postępowanie Konferencji ACL-02 w sprawie metod empirycznych w przetwarzaniu języka naturalnego - tom 10 strony 79--86. Cytowany przez 154 (36.66 roku) Streszczenie: rozważamy problem klasyfikacji dokumentów nie według tematu, ale przez ogólny sentyment, np. ustalenie, czy przegląd jest pozytywny czy negatywny. Korzystając z recenzji filmów jako danych, okazuje się, że standardowe techniki uczenia maszyn są zdecydowanie lepsze niż ludzkie linie produkcyjne. Jednakże trzy stosowane metody uczenia maszynowego (naiwne Bayes, maksymalna klasyfikacja entropii i maszyny wektora wspierającego) nie działają tak dobrze na podstawie klasyfikacji sentymentów jak w przypadku tradycyjnej kategoryzacji tematycznej. Podsumowując, analizując czynniki powodujące, że problem klasyfikacji nastrojów staje się trudniejszy. stwierdzili, że przy użyciu przeglądów filmowych jako danych standardowe techniki uczenia maszynowego zdecydowanie przewyższały produkowane przez ludzi linie bazowe. Odkryli oni jednak, że trzy stosowane metody uczenia maszynowego (Naive Bayes, maksymalna klasyfikacja entropii i maszyny wektorowe wspierające) nie sprawdziły się również w klasyfikacji sentymentów, jak w tradycyjnej kategoryzacji tematycznej. VAN GESTEL, Tony, i in. . 2001. Predefiniowane serie finansowe w czasie rzeczywistym przy użyciu maszyn wektorowych wspierających najwolniejsze kwadraty w ramy dowodów. Transakcje IEEE na sieci neuronowe. Tom 12, nr 4, lipiec 2001, strony 809-821. Cytowany przez 77 (14.82 rok) Streszczenie: W niniejszym artykule wykorzystano ramy dowodowe Bayesiana na regresję maszyny wektora nośnika najmniejszych kwadratów (LS-SVM), aby wywnioskować modele nieliniowe do przewidywania szeregów czasowych finansowych i związanych z tym wahań. Na pierwszym poziomie wnioskowania ramy statystyczne odnoszą się do formuły LS-SVM, która pozwala uwzględnić zmieniającą się w czasie zmienność rynku poprzez odpowiedni dobór kilku hiper-parametrów. Hiperparametry modelu są wywnioskowane na drugim poziomie wnioskowania. Do określenia modelu zmienności w ramach dowodów wykorzystywane są hiper - parametry, związane z lotnością. Porównanie modelu odbywa się na trzecim poziomie wnioskowania w celu automatycznego dostrojenia parametrów funkcji jądra i wyboru odpowiednich wejść. Preparat LS-SVM pozwala na uzyskiwanie wyrażeń analitycznych w przestrzeni funkcji i uzyskiwanie praktycznych wyrażeń w podwójnej przestrzeni, zastępując produkt wewnętrzny odpowiednią funkcją jądra, stosując twierdzenie Mercersa. Osiągnięcia z wyprzedzeniem przewidywane na podstawie tygodniowej tygodniowej stawki 90 dni i dzienne ceny zamknięcia DAX30 wskazują, że znaczne z prognoz wzorcowych może być dokonane w odniesieniu do statystyki testowej Pesaran-Timmerman zastosowanej w Bayesa do dowodów (LS-SVM) do przewidywania tygodniowej 90-dniowej stawki T-bill i dziennych stawek zamknięcia DAX30. TAY, Francis E. H. i Lijuan CAO, 2001. Zastosowanie wektora nośnikowego we wcześniejszych prognozach finansowych. Omega: Międzynarodowy dziennik nauki zarządzania. Tom 29, wydanie 4, sierpień 2001, strony 309-317. Cytowany przez 67 (12.89 rok) Streszczenie: W pracy omówiono zastosowanie nowej techniki sieci neuronowych, maszyny wektora nośnikowego (SVM), w prognozowaniach finansowych szeregów czasowych. Celem pracy jest zbadanie wykonalności modelu SVM w przewidywanych seriach czasowych porównując je z wielowarstwową siecią neuronową back-propagation (BP). Jako zestaw danych wykorzystuje się pięć kontraktów na prawdziwe kontrakty terminowe, które są zestawione z rynkiem Chicago Mercantile Market. Eksperyment wykazuje, że SVM przewyższa sieć neuronową BP na podstawie normy znormalizowanego średniego kwadratowego błędu (NMSE), średniego bezwzględnego błędu (MAE), symetrii kierunkowej (DS) i ważonej symetrii kierunkowej (WDS). Ponieważ nie ma zorganizowanego sposobu na wybór dowolnych parametrów SVM, w tym badaniu zbadano zmienność wyników w odniesieniu do wolnych parametrów. Analiza wyników eksperymentalnych wykazała, że korzystne jest zastosowanie SVM w celu prognozowania szeregu czasów finansowych. Stwierdza, że SVM wykazywała lepszą wydajność w porównaniu z pięcioma realnymi kontraktami terminowymi z Chicago Mercantile Market. TAY, Francis E. H. i L. J. CAO, 2002. Zmodyfikowane maszyny wektora nośnikowego w prognozowaniu szeregów finansowych. Neurokomputery. Tom 48, kwestie 1-4, październik 2002, strony 847-861. Cytowane przez 54 (12.86 roku) Streszczenie: W pracy przedstawiono zmodyfikowaną wersję maszyn wektora nośnego, zwaną maszyną wektora wektorowego rosnącą w górę, do modelowania niestacjonarnych serii czasowych finansowych. Maszyny do wektorów rozwijających się w skali C uzyskiwane są dzięki prostej modyfikacji uregulowanej funkcji ryzyka w maszynach do wektora nośnego, dzięki czemu niedawne błędy niewrażliwe na 949 są karane silniej niż odległe błędy niewrażliwe na 949. Procedura ta opiera się na wcześniejszej wiedzy, że w niestacjonarnych szeregach czasowych zależność między zmiennymi wejściowymi a zmienną wyjściową zmienia się stopniowo, w szczególności ostatnie dane z przeszłości mogą dostarczyć ważniejszych informacji niż odległe dane z przeszłości. W eksperymencie przetestowano maszyny wektorów rosnących we wzorcach, używając trzech prawdziwych futures zebranych z Chicago Mercantile Market. Wykazano, że maszyny z wektorem rosnącym z faktycznie uporządkowanymi przykładowymi danymi są konsekwentnie lepsze niż standardowe maszyny wektora nośnikowego, przy czym najgorsze wyniki przy stosowaniu odwrotnie uporządkowanych danych próbki. Ponadto maszyny do wektorów rosnących we wsparciu we wspieraniu wykorzystują mniej wektorów nośnych niż te we wzorcowych wektorach nośnych, co skutkuje słabszą reprezentacją rozwinięcia. Rozwinięte maszyny z wektorem rosnącym C, które kolidują z niedawnymi nieważnymi błędami 949, są bardziej niż odległe Błędy niewrażliwe na 949 i stwierdzili, że przewidują lepsze od standardowych SVM trzy rzeczywiste kontrakty futures zebrane z Chicago Mercantile Market. HUANG, Zan, i wsp. . 2004. Analiza ratingu kredytowego za pomocą wektorów pomocniczych i sieci neuronowych: badanie porównawcze rynku. Systemy Wspomagania Decyzji . Tom 37, wydanie 4 (wrzesień 2004 r.), Strony 543-558. Cytowany przez 21 (9,55 roku) Streszczenie: Ocena korporacyjnej oceny ratingowej przyciągnęła wiele zainteresowań badawczych w literaturze. Ostatnie badania wykazały, że metody sztucznej inteligencji (AI) osiągnęły lepsze wyniki niż tradycyjne metody statystyczne. W tym artykule wprowadzono stosunkowo nową technikę uczenia maszyn, maszyny wektora wsparcia (SVM), problem w próbie dostarczenia modelu o lepszej mocy wyjaśniającej. Wykorzystano sieć neuronową do podwieszania (BNN) jako punkt odniesienia i uzyskano dokładność przewidywania około 80 dla obu metod BNN i SVM dla rynków Stanów Zjednoczonych i na Tajwanie. Zaobserwowano jednak niewielką poprawę SVM. Innym kierunkiem badań jest poprawa interpretowalności modeli opartych na AI. Zastosowaliśmy najnowsze wyniki badań w interpretacji modelu sieci neuronowych i uzyskaliśmy względne znaczenie wejściowych zmiennych finansowych z modeli sieci neuronowych. Na podstawie tych wyników przeprowadziliśmy analizę porównawczą rynku dotyczącą różnic w określaniu czynników na rynkach Stanów Zjednoczonych i na Tajwanie. Wykorzystano sieci neuronowe back-propagation i SVM do przewidywania ratingu korporacyjnego dla rynków Stanów Zjednoczonych i na Tajwanie i stwierdziliśmy, że wyniki były porównywalne (oba były lepsze od regresji logistycznej), a SVM nieco lepiej. CAO, Lijuan, 2003. Wsparcie techniczne dla ekspertów z dziedziny techniki prognozowania szeregów czasowych. Neurokomputery. Tom 51, kwiecień 2003, strony 321-339. Cytowany przez 29 (9 sierpnia 2008 r.) Streszczenie: W niniejszym artykule proponuje się eksperymenty z maszynami wektorów nośnych (SVM) do prognozowania szeregów czasowych. Uogólnione eksperci ds. SVM dysponują dwustopniową architekturą sieci neuronowej. W pierwszym etapie samoorganizująca się mapa funkcji (SOM) jest używana jako algorytm grupowania do podziału całej przestrzeni wejściowej na kilka rozłączonych regionów. Na partycji jest przyjęta struktura drzewa, aby uniknąć problemu z ustaleniem liczby podzielonych regionów. Następnie w drugim etapie zbudowano wiele zespołów SVM, zwanych też specjalistami ds. SVM, które najlepiej pasują do regionów podzielonych na partycje, poprzez znalezienie najodpowiedniejszej funkcji jądra i optymalnych parametrów wolnych SVM. Dane z plam słonecznych, zbiory danych Santa Fe A, C i D, a dwa zestawy danych budowlanych są oceniane w eksperymencie. Symulacja pokazuje, że eksperci ds. SVM osiągnęli znaczną poprawę wyników generalizacji w porównaniu do pojedynczych modeli SVM. Ponadto specjaliści ds. SVM szybciej się zbiegają i używają mniej wektorów wsparcia. Po stwierdzeniu, że ich metody ekspertów ds. SVM osiągnęły znaczącą poprawę w porównaniu do pojedynczych modeli SVM, gdy stosowano się do zbioru danych Santa Fe C (wysokie kursy wymiany między frankiem szwajcarskim a Dolar). KIM, Kyoung-jae, 2003. Prognozowanie szeregów czasowych finansowych przy użyciu wektorów wspierających. Neurokomputery. Tom 55, kwestie 1-2 (wrzesień 2003), strony 307-319. (SVM) są obiecującymi metodami przewidywania szeregów czasowych finansowych, ponieważ wykorzystują one funkcję ryzyka zawierającą błąd empiryczny i uregulowany termin, wywodzący się z zasady minimalizacji ryzyka strukturalnego . Badanie to stosuje metodę SVM do przewidywania indeksu giełdowego. Ponadto, w tym badaniu analizuje się wykonalność stosowania analizy SVM w prognozowaniu finansowym, porównując ją z siecią neuronową back-propagation i uzasadnieniem opartym na konkretnym przypadku. Wyniki eksperymentu pokazują, że SVM stanowi obiecującą alternatywę dla prognozowania na rynku akcji. Stwierdza, że SVM wykazywał lepsze wyniki w sieciach neuronowych kręgosłupów i uzasadnienie w oparciu o przypadki, gdy wykorzystano prognozę dziennego indeksu cen akcji złożonej z Korei (KOSPI). SHIN Kyung-Shik, Taik Soo LEE i Hyun-jung KIM, 2005. Zastosowanie wektora nośników wspomagających w modelu predykcyjnym bankructwa. Systemy eksperckie z aplikacjami. Tom 28, wydanie 1, styczeń 2005, strony 127-135. Cytowany przez 8 (6.67 roku) Streszczenie: W tym badaniu zbadano skuteczność stosowania maszyn wektora nośnikowego (SVM) do problemu przewidywania bankructwa. Choć jest to dobrze znany fakt, że sieć neuronowa back-propagation (BPN) dobrze sprawdza się w zadaniach rozpoznawania wzoru, metoda ta ma pewne ograniczenia, ponieważ jest to sztuka, aby znaleźć odpowiednią strukturę modelu i optymalne rozwiązanie. Ponadto, aby wyszukać odważniki sieci, należy załadować jak najwięcej zestawu szkoleniowego do sieci. Z drugiej strony, ponieważ SVM rejestruje cechy geometryczne przestrzeni znaków bez pobierania ciężaru sieci z danych szkolenia, jest w stanie wydobyć optymalne rozwiązanie przy małym rozmiarze zestawu szkoleniowego. W tym badaniu wykazano, że proponowany klasyfikator podejścia SVM przewyższa BPN przed problemem przewidywania bankructwa. Wyniki pokazują, że dokładność i ogólny wynik SVM jest lepszy niż BPN, ponieważ rozmiar zestawu treningowego jest mniejszy. Zbadamy także wpływ zmienności wyników w odniesieniu do różnych wartości parametrów w SVM. Ponadto zbadamy i podsumowujemy kilka wyższych punktów algorytmu SVM w porównaniu z BPN. znaczyliśmy, że SVM działają lepiej niż sieci neuronowe back-propagation, gdy stosuje się do przewidywania bankructwa. CAO, L. J. i Francis E. H. TAY, 2003. Wspomaganie maszyny wektorowej z adaptacyjnymi parametrami w finansowym cyklu czasowym Prognozowanie. Transakcje IEEE na sieci neuronowe. Tom 14, wydanie 6, listopad 2003, strony 1506-1518. Cytowany przez 20 (6,25 roku) Streszczenie: Nowy typ maszyny uczenia się o nazwie wektor wektora wsparcia (SVM) zyskuje coraz większe zainteresowanie obszarami, począwszy od jego pierwotnego zastosowania w rozpoznawaniu wzorców do innych zastosowań, takich jak estymacja regresji ze względu na jego niezwykłe właściwości generalizacyjne . W niniejszym artykule omówiono zastosowanie modelu SVM w prognozach finansowych czasowych. Potencjalność stosowania SVM w prognozowaniu finansowym jest najpierw badana poprzez porównywanie jej z siecią neuronową wielowarstwowego odwrotnego propagowania (BP) i ujednoliconą siecią nerwową (RBF). Badana jest eksperymentalna zmienność wyników SVM w odniesieniu do wolnych parametrów. Parametry adaptacyjne są następnie proponowane poprzez włączenie nierównomierności szeregów czasowych finansowych do modelu SVM. Jako zestaw danych wykorzystuje się pięć kontraktów na prawdziwe kontrakty terminowe z Chicago Mercantile Market. Symulacja pokazuje, że wśród trzech metod, SVM przewyższa sieć neuronową BP w prognozowaniu finansowym, a porównywalne osiągi generalizacji między SVM a uregulowaną siecią neuronową RBF. Ponadto, wolne parametry SVM mają duży wpływ na wydajność generalizacyjną. SVM z parametrami adaptacyjnymi może osiągnąć wyższą wydajność generowania i używać mniej wektorów wsparcia niż standardowa analiza SVM w prognozowaniu finansowym. Użyto SVM, sieci neuronowej wielowarstwowej odwrotnej propagacji (BP) i ujednoliconej sieci neuronowej (RBF) pięć pięciu kontraktów na prawdziwe kontrakty terminowe z Chicago Mercantile Market. Wyniki wykazały, że SVM i ujednolicona sieć neuronowa RBF były porównywalne i zarówno lepsze od sieci neuronowej BP. CAO, Lijuan i Francis E. H. TAY, 2001. Prognozowanie finansowe za pomocą maszyn wektorów wsparcia. Aplikacje Neural Computing amp. Tom 10, numer 2 (maj 2001), strony 184-192. Cytowany przez 26 (5.00 rok) Streszczenie: Użycie maszyn wsparcia wektora (SVM) jest badane w prognozowaniu finansowym, porównując je z wielowarstwowym perceptronem przeszkolonym przez algorytm propagowania wstecznego (BP). Prognozy SVM lepsze niż BP w oparciu o kryteria normalizowanego średniego kwadratowego błędu (NMSE), średniego bezwzględnego błędu (MAE), tendencji symetrii (DS), tendencji korekcji uproszczonej (CP) i tendencji korekcji w dół (CD). Jako zestaw danych używany jest indeks dziennych cen SampP 500. Ponieważ nie ma zorganizowanego sposobu wyboru wolnych parametrów SVM, w tym eksperymencie badany jest błąd generalizacji w odniesieniu do wolnych parametrów SVM. Jak zilustrowano w eksperymencie, mają niewielki wpływ na rozwiązanie. Analiza wyników eksperymentalnych wykazuje, że korzystne jest zastosowanie SVM w celu prognozowania szeregu czasów finansowych. Stwierdza, że SVM prognozują indeks cen dziennych SampP 500 lepiej niż perceptron wielowarstwowy przeszkolony przez algorytm propagowania wstecznego (BP). MIN, Jae H. i Young-Chan LEE, 2005. Przewidywanie bankructwa przy użyciu maszyny wektora wsparcia z optymalnym wyborem parametrów funkcji jądra. Systemy eksperckie z aplikacjami. Tom 28, wydanie 4, maj 2005, strony 603-614. Cytowane przez 6 (5.00 roku) Streszczenie: Prognozowanie bankructwa przyciągnęło wiele zainteresowań badawczych w poprzedniej literaturze, a ostatnie badania wykazały, że techniki uczenia maszyn osiągnęły lepsze osiągi niż tradycyjne techniki statystyczne. W niniejszym artykule zastosowano maszyny wektora wsparcia (SVM) do problemu przewidywania bankructwa w celu zaproponowania nowego modelu o lepszej mocy wyjaśniającej i stabilności. W tym celu wykorzystujemy technikę przeszukiwania siatki przy użyciu 5-krotnego sprawdzania krzyżowego w celu uzyskania optymalnych wartości parametrów funkcji jądra SVM. Ponadto, w celu oceny dokładności przewidywania SVM, porównujemy jego skuteczność z wynikami analizy wielokrotnej dyskryminacji (MDA), analizy regresji logistycznej (Logit) oraz trójwarstwowych, całkowicie połączonych sieci neuronowych back-propagation (BPN). Wyniki eksperymentu pokazują, że SVM przewyższa inne metody. Zważywszy, że przy zastosowaniu do przewidywania bankructwa SVM wykazywały lepszą analizę dyskryminacyjną (MDA), analizę regresji logistycznej (Logit) i trzywarstwowe, całkowicie połączone sieci neuronowe back-propagation (BPN). ABRAHAM, Ajith, Ninan Sajith PHILIP i P. SARATCHANDRAN, 2003. Modelowanie chaotycznego zachowania indeksów czasowych za pomocą inteligentnych paradygmatów. Neural, Równoległe obliczenia naukowe. Tom 11, strony 143-160. Cytowany przez 10 (4.55 r.) Streszczenie: Wykorzystanie inteligentnych systemów do przewidywania na giełdzie zostało szeroko zakorzenione. W tym artykule zbadamy, jak pozornie chaotyczne zachowanie rynków akcji mogłoby być dobrze reprezentowane przy użyciu kilku paradygmatów i technik komputerowych. Aby wykazać różne techniki, za Nasdaq Stock Market SM i indeksu SP CNX NIFTY uznałyśmy indeks Nasdaq-100. Analizowaliśmy 7 głównych wartości indeksu głównego Nasdaq 100 i 4 lata8217s wartości indeksu NIFTY. W niniejszym artykule zbadano rozwój niezawodnej i skutecznej techniki modelowania pozornie chaotycznego zachowania na giełdach. Uznaliśmy, że sztuczna sieć neuronowa została przeszkolona przy użyciu algorytmu Levenberg-Marquardt, Support Vector Machine (SVM), modelu neurofuzzy Takagi-Sugeno i sieci neuronowej Boosting Difference (DBNN). W tym artykule krótko wyjaśniamy, jak różne formuły powiązań można sformułować przy użyciu różnych metod uczenia się, a następnie zbadać, czy mogą zapewnić wymagany poziom wydajności, wystarczająco dobry i solidny, aby zapewnić wiarygodny model prognoz dla indeksów giełdowych. Wyniki eksperymentu wykazały, że wszystkie rozważane paradygmaty związku mogą bardzo dokładnie odzwierciedlać zachowanie indeksów magazynowych. Wykorzystano cztery różne techniki, sztuczne sieci neuronowe wyszkolone przy użyciu algorytmu Levenberg-Marquardt, maszyny wektora nośności, różnicy w zwiększaniu sieci neuronowej i modelu Takagi-Sugeno rozmyty system wnioskowania z wykorzystaniem algorytmu sieci neuronowych (model neurofraktyczny) do przewidywania indeksu Nasdaq-100 Nasdaq Stock Market i indeksu SP CNX NIFTY. Żadna technika nie była wyraźnie lepsza, ale absurdalnie próbują przewidzieć wartość bezwzględną indeksów, a nie używać zwrotu logów. YANG, Haiqin, Laiwan CHAN i Irwin KING, 2002. Rekordowa reguła maszyny wspomagającej dla lotnych przewidywań giełdowych. W: Inteligentna inżynieria danych i automatyzacja uczenia: IDEAL 2002. edytowane przez Hujun Yin, i in. . strony 391-339, Springer. Cytowany przez 19 (4.52 rok) Streszczenie: Niedawno zastosowano regresję regresji nośnej (SVR) w celu rozwiązania problemów regresji i przewidywania. W niniejszym artykule stosujemy SVR do zadań przewidywania finansowego. W szczególności dane finansowe są zazwyczaj hałaśliwe i związane z tym ryzyko zmienia się w czasie. Dlatego nasz model SVR jest rozszerzeniem standardu SVR, który uwzględnia dostosowanie marż. Zmieniając margines SVR, moglibyśmy odzwierciedlić zmianę zmienności danych finansowych. Ponadto zbadaliśmy wpływ marż asymetrycznych, aby umożliwić zmniejszenie ryzyka spadku. Nasze eksperymentalne wyniki wskazują, że użycie odchylenia standardowego do obliczania marginesu zmiennego daje dobry predykcyjny wynik w przewidywaniu indeksu Hang Seng. Spróbował zmienić marginesy w regresji SVM w celu odzwierciedlenia zmian w zmienności danych finansowych, a także wpływ marginesów asymetrycznych w celu umożliwienia zmniejszenia ryzyka spadku. Poprzednie podejście przyniosło najmniejszy całkowity błąd, przewidując dzienną cenę zamknięcia Hong Kongs Hang Seng Index (HSI). HUANG, W. Y. NAKAMORI i S. Y. WANG, 2005. Prognozowanie kierunku obrotu giełdowego za pomocą maszyny wektorowej. Badania nad operacjami komputerowymi. Tom 32, numer 10, strony 2513-2522. (Październik 2005) Cytowane przez 5 (4.18 rok) Streszczenie: Wektorowa maszyna wspomagająca (SVM) jest bardzo specyficznym algorytmem uczenia się charakteryzującym się kontrolą pojemności funkcji decyzyjnej, wykorzystaniem funkcji jądra i rzadkością rozwiązania. W niniejszym artykule zbadamy przewidywalność kierunku przepływu finansowego z SVM, przewidując tygodniowy kierunek ruchu NIKKEI 225. Aby ocenić zdolność prognozowania SVM, porównujemy jego skuteczność z analizą dyskryminacji liniowej, analizą dyskryminacji dwumetalowej i siecią neuronową Elmana. Wyniki eksperymentu wskazują, że SVM przewyższa inne metody klasyfikacji. Co więcej, proponujemy model łączenia przez włączenie SVM do innych metod klasyfikacji. Model łączenia najlepiej sprawdza się wśród wszystkich metod prognozowania, zwiększając zdolność SVM, analizę dyskryminacji liniowej, analizę dyskryminacji dwumetrycznej i sieci neuronowych Elmana do prognozowania tygodniowego kierunku ruchu indeksu NIKKEI 225 i stwierdziła, że analiza SVM przewyższała wszystkie inne metody klasyfikacji . Lepsza była ciągła kombinacja modeli. TRAFALIS, Teodore B. i Huseyin INCE, 2000. Maszyna wektorowa wsparcia dla regresji i zastosowań do prognozowania finansowego. W: IJCNN 2000: Postępowanie Międzynarodowej Konferencji Stowarzyszeń Sieci Neuronowych IEEE-INNS-ENNS: tom 6 wydany przez Shun-Ichi Amari, i in. . strona 6348, IEEE Computer Society. Cytowany przez 19 (3,06 roku) Streszczenie: Głównym celem tego artykułu jest porównanie maszyny wektora nośnego (SVM) opracowanej przez Vapnik z innymi technikami, takimi jak sieci RBF (Backpropagation) i Radial Basis Function (RBF) dla aplikacji prognozowania finansowego. Teoria algorytmu SVM opiera się na teorii uczenia się statystycznego. Szkolenie z SVM prowadzi do problemu programowania quadratycznego (QP). Wstępne wyniki obliczeniowe dla prognoz cen akcji są również zaprezentowane w modelach SVM z funkcją Backpropagation i Radial Basis Function (RBF), przewidując ceny akcji dziennych IBM, Yahoo i America Online. Dziwnie, używając SVM do regresji, przeszli zestaw walidacyjny, ustawił epsilon na zero, stały C i powtórzył eksperyment dla różnych stałych ustawień parametru jądra, sigma, co daje kilka wyników. CAO, Lijuan i Qingming GU, 2002. Dynamiczne maszyny do obsługi wektorów do niestacjonarnych prognoz cyklu czasowego. Inteligentna Analiza Danych. Tom 6, numer 1, strony 67-83. Cytowany przez 12 (2,86 rok) Streszczenie: W pracy przedstawiono zmodyfikowaną wersję maszyn wektora nośnego (SVM), zwaną dynamicznymi wektorami nośnikowymi (DSVM), do modelowania niestacjonarnych serii czasowych. DSVM uzyskuje się przez włączenie wiedzy o dziedziny problemu - niestacjonarność szeregów czasowych do SVM. W przeciwieństwie do standardowych SVM, które używają stałych wartości stałej regresji i wielkości rur w wszystkich punktach danych szkoleniowych, DSVM używają wykładniczo rosnącej stałej regresji i wykładniczo malejącej wielkości rurki, aby radzić sobie z zmianami strukturalnymi danych. Dynamiczna stała regularizacja i rozmiar rury opierają się na wcześniejszej wiedzy, że w nie stacjonarnych szeregach czasowych ostatnie punkty danych mogłyby dostarczyć ważniejszych informacji niż odległe punkty danych. W eksperymencie DSVM są oceniane przy użyciu zarówno zestawu danych symulowanych, jak i rzeczywistych. Symulacja pokazuje, że DSVM generują lepsze niż standardowe moduły SVM w prognozowaniu niestacjonarnych serii czasowych. Inną zaletą tej modyfikacji jest to, że systemy DSVM używają mniej wektorów pomocniczych, co skutkuje sparserową reprezentacją tego rozwiązania. Uwzględnia wcześniejszą wiedzę, że serie czasowe finansowe nie są stacjonarne w swoich dynamicznych wektorach wspomagających (DSVM) i używają wykładniczo rosnącej stałej regresji i wykładniczo malejący rozmiar rury, aby poradzić sobie z zmianami strukturalnymi w danych na temat założenia, że ostatnie punkty danych mogą dostarczyć ważniejszych informacji niż odległe punkty danych. Podsumowują oni, że DSVM generują lepsze niż standardowe modele SVM w przewidywanych niestacjonarnych szeregach czasowych, a jednocześnie wykorzystują mniej wektorów pomocniczych, co prowadzi do rzadszej reprezentacji rozwiązania. TAY, Francis E. H. i L. J. CAO, 2002. 949-Wsteczne maszyny wspomagające wektorowe do prognozowania czasów finansowych finansowych. Neural Processing List 15 (2): 179-195. Cytowany przez 11 (2.62 rok) Streszczenie: W pracy przedstawiono zmodyfikowaną wersję maszyn wektora nośnego (SVM), zwaną 949-descending support vector machines (949-DSVM), do modelowania niestacjonarnych serii czasowych finansowych. 949-DSVM uzyskuje się przez włączenie wiedzy o problemach do zagadnienia 8211 niestacjonarności szeregów czasowych finansowych w SVM. W przeciwieństwie do standardowych modułów SVM, które wykorzystują stałą rurkę we wszystkich punktach danych szkoleniowych, 949-DSVM wykorzystuje rurę adaptacyjną do radzenia sobie ze zmianami struktury danych. Doświadczenie pokazuje, że 949-DSVM generuje lepsze niż standardowe modele SVM w prognozowaniu niestacjonarne serie finansowe. Kolejną zaletą tej modyfikacji jest to, że 949-DSVM zbliżają się do mniej wektorów pomocniczych, co skutkuje sparserową reprezentacją rozwiązania. Włączono problemową wiedzę o niestacjonarności finansowych szeregów czasowych do SVM, używając adaptacyjnej rury w tzw. epsilon-descending support vector machines (epsilon-DSVMs). Eksperyment wykazał, że epsilon-DSVM generują lepsze niż standardowe modele SVM w prognozowaniu niestacjonarnych serii czasowych finansowych, a także zbliżają się do mniej wektorów pomocniczych, co skutkuje słabszym przedstawieniem rozwiązania. DEBNATH, Sandip i C. Lee GILES, 2005. Model oparty na nauce dla nagłówków ekstrakcji artykułów z wiadomościami, aby znaleźć wyjaśnienia dotyczące wydarzeń. W: K-CAP 821705: Postępowanie trzeciej międzynarodowej konferencji w sprawie zdobywania wiedzy. Strony 189-190. Cytowane przez 2 (1,67 roku) Streszczenie: Informacje metadanych odgrywają kluczową rolę w zwiększaniu dokumentowania wydajności i archiwizacji. Metadane wiadomości zawierają datę. Przez linię . HeadLine i wiele innych. Odkryliśmy, że informacje HeadLine są przydatne do zgadywania tematu artykułu z wiadomościami. Szczególnie w odniesieniu do artykułów prasowych okazało się, że HeadLine może być szczególnie pomocna w znajdowaniu wyjaśnień w przypadku poważnych zdarzeń, takich jak znaczne zmiany cen akcji. W tym artykule zbadamy podejście oparte na wektorach opartych na wspieraniu, aby automatycznie wyodrębnić metadane HeadLine. Okazuje się, że dokładność klasyfikacji w poszukiwaniu HeadLine s poprawia się, jeśli DateLine s są zidentyfikowane jako pierwsze. Następnie użyliśmy wyodrębnionego HeadLine s, aby zainicjować dopasowanie wzorców do słów kluczowych, aby znaleźć zdania odpowiedzialne za tematy związane z historią. Korzystając z tego tematu i prostego modelu języka, można znaleźć jakieś wyjaśnienia dla każdej istotnej zmiany cen. Opublikował nowe podejście do wydobywania metadanych wiadomości HeadLines przy użyciu modułów SVM i używania ich w celu znalezienia tematów opowiadających historię, aby uzyskać wyjaśnienie dotyczące zapasów zmiana ceny. Van GESTEL, Tony, i in. . 2003. A support vector machine approach to credit scoring. Bank en Financiewezen . Volume 2, March, Pages 73-82. Cited by 5 (1.56year) Abstract: Driven by the need to allocate capital in a profitable way and by the recently suggested Basel II regulations, financial institutions are being more and more obliged to build credit scoring models assessing the risk of default of their clients. Many techniques have been suggested to tackle this problem. Support Vector Machines (SVMs) is a promising new technique that has recently emanated from different domains such as applied statistics, neural networks and machine learning. In this paper, we experiment with least squares support vector machines (LS-SVMs), a recently modified version of SVMs, and report significantly better results when contrasted with the classical techniquespared four methodologies, Ordinary Least Squares (OLS), Ordinal Logistic Regression (OLR), the Multilayer Perceptron (MLP) and least squares support vector machines (LS-SVMs) when applied to credit scoring. The SVM methodology yielded significantly and consistently better results than the classical linear rating methods. FAN, Alan and Marimuthu PALANISWAMI, 2000. Selecting Bankruptcy Predictors Using a Support Vector Machine Approach. IJCNN 2000: Proceedings of the IEEE-INNS-ENNS International Joint Conference on Neural Networks, Volume 6 . edited by Shun-Ichi Amari et al. . page 6354. Cited by 9 (1.45year) Abstract: Conventional Neural Network approach has been found useful in predicting corporate distress from financial statements. In this paper, we have adopted a Support Vector Machine approach to the problem. A new way of selecting bankruptcy predictors is shown, using the Euclidean distance based criterion calculated within the SVM kernel. A comparative study is provided using three classical corporate distress models and an alternative model based on the SVM approach. use SVMs to select bankruptcy predictors, and provide a comparative study. TAY, Francis Eng Hock and Li Juan CAO, 2001. Improved financial time series forecasting by combining Support Vector Machines with self-organizing feature map. Intelligent Data Analysis . Volume 5, Number 4, Pages 339-354. Cited by 7 (1.35year) Abstract: A two-stage neural network architecture constructed by combining Support Vector Machines (SVMs) with self-organizing feature map (SOM) is proposed for financial time series forecasting. In the first stage, SOM is used as a clustering algorithm to partition the whole input space into several disjoint regions. A tree-structured architecture is adopted in the partition to avoid the problem of predetermining the number of partitioned regions. Then, in the second stage, multiple SVMs, also called SVM experts, that best fit each partitioned region are constructed by finding the most appropriate kernel function and the optimal learning parameters of SVMs. The Santa Fe exchange rate and five real futures contracts are used in the experiment. It is shown that the proposed method achieves both significantly higher prediction performance and faster convergence speed in comparison with a single SVM modelbined SVMs with a self-organizing feature map (SOM) and tested the model on the Santa Fe exchange rate and five real futures contracts. They showed that their proposed method achieves both significantly higher prediction performance and faster convergence speed in comparison with a single SVM model. SANSOM, D. C. T. DOWNS and T. K. SAHA, 2003. Evaluation of support vector machine based forecasting tool in electricity price forecasting for Australian national electricity market participants. Journal of Electrical Electronics Engineering, Australia . Vol 22, No. 3, Pages 227-234. Cited by 5 (1.19year) Abstract: In this paper we present an analysis of the results of a study into wholesale (spot) electricity price forecasting utilising Neural Networks (NNs) and Support Vector Machines (SVM). Frequent regulatory changes in electricity markets and the quickly evolving market participant pricing (bidding) strategies cause efficient retraining to be crucial in maintaining the accuracy of electricity price forecasting models. The efficiency of NN and SVM retraining for price forecasting was evaluated using Australian National Electricity Market (NEM), New South Wales regional data over the period from September 1998 to December 1998. The analysis of the results showed that SVMs with one unique solution, produce more consistent forecasting accuracies and so require less time to optimally train than NNs which can result in a solution at any of a large number of local minima. The SVM and NN forecasting accuracies were found to be very similar. evaluated utilising Neural Networks (NNs) and Support Vector Machines (SVM) for wholesale (spot) electricity price forecasting. The SVM required less time to optimally train than the NN, whilst the SVM and NN forecasting accuracies were found to be very similar. ABRAHAM, Ajith and Andy AUYEUNG, 2003. Integrating Ensemble of Intelligent Systems for Modeling Stock Indices. In: Proceedings of 7th International Work Conference on Artificial and Natural Neural Networks, Part II . Lecture Notes in Computer Science, Volume 2687, Jose Mira and Jose R. Alverez (Eds.), Springer Verlag, Germany, pp. 774-781, 2003. Cited by 3 (0.94year) Abstract: The use of intelligent systems for stock market predictions has been widely established. In this paper, we investigate how the seemingly chaotic behavior of stock markets could be well-represented using ensemble of intelligent paradigms. To demonstrate the proposed technique, we considered Nasdaq-100 index of Nasdaq Stock Market SM and the SampP CNX NIFTY stock index. The intelligent paradigms considered were an artificial neural network trained using Levenberg-Marquardt algorithm, support vector machine, Takagi-Sugeno neuro-fuzzy model and a difference boosting neural network. The different paradigms were combined using two different ensemble approaches so as to optimize the performance by reducing the different error measures. The first approach is based on a direct error measure and the second method is based on an evolutionary algorithm to search the optimal linear combination of the different intelligent paradigms. Experimental results reveal that the ensemble techniques performed better than the individual methods and the direct ensemble approach seems to work well for the problem considered. considered an artificial neural network trained using Levenberg-Marquardt algorithm, a support vector machine, a Takagi-Sugeno neuro-fuzzy model and a difference boosting neural network for predicting the NASDAQ-100 Index of The Nasdaq Stock Market and the SP CNX NIFTY stock index. They concluded that an ensemble of the intelligent paradigms performed better than the individual methods. YANG, Haiqin, et al. . 2004. Financial Time Series Prediction Using Non-fixed and Asymmetrical Margin Setting with Momentum in Support Vector Regression. In: Neural Information Processing: Research and Development . edited by Jagath Chandana Rajapakse and Lipo Wang, Springer-Verlag. Cited by 2 (0.91year) Abstract: Recently, Support Vector Regression (SVR) has been applied to financial time series prediction. The financial time series usually contains the characteristics of small sample size, high noise and non-stationary. Especially the volatility of the time series is time-varying and embeds some valuable information about the series. Previously, we had proposed to use the volatility in the data to adaptively change the width of the margin in SVR. We have noticed that up margin and down margin would not necessary be the same, and we also observed that their choice would affect the upside risk, downside risk and as well as the overall prediction performance. In this work, we introduce a novel approach to adopt the momentum in the asymmetrical margins setting. We applied and compared this method to predict the Hang Seng Index and Dow Jones Industrial Average. used SVMs for regression with non-fixed and asymmetrical margin settings, this time with momentum, to predict the Hang Seng Index and Dow Jones Industrial Average. PAI, Ping-Feng and Chih-Sheng LIN, 2005. A hybrid ARIMA and support vector machines model in stock price forecasting. Omega . Volume 33, Issue 6, December 2005, Pages 497-505. Cited by 1 (0.84year) Abstract: Traditionally, the autoregressive integrated moving average (ARIMA) model has been one of the most widely used linear models in time series forecasting. However, the ARIMA model cannot easily capture the nonlinear patterns. Support vector machines (SVMs), a novel neural network technique, have been successfully applied in solving nonlinear regression estimation problems. Therefore, this investigation proposes a hybrid methodology that exploits the unique strength of the ARIMA model and the SVMs model in forecasting stock prices problems. Real data sets of stock prices were used to examine the forecasting accuracy of the proposed model. The results of computational tests are very promising. proposed a hybrid ARIMA and support vector machine model for stock price forecasting, and results looked very promising. ABRAHAM, Ajith, et al. . 2002. Performance Analysis of Connectionist Paradigms for Modeling Chaotic Behavior of Stock Indices. In: Second international workshop on Intelligent systems design and application . edited by Ajith Abraham, et al. . pages 181--186. Cited by 3 (0.71year) Abstract: The use of intelligent systems for stock market predictions has been widely established. In this paper, we investigate how the seemingly chaotic behavior of stock markets could be well represented using several connectionist paradigms and soft computing techniques. To demonstrate the different techniques, we considered Nasdaq-100 index of Nasdaq Stock MarketTM and the SP CNX NIFTY stock index. We analyzed 7 years Nasdaq 100 main index values and 4 years NIFTY index values. This paper investigates the development of a reliable and efficient technique to model the seemingly chaotic behavior of stock markets. We considered an artificial neural network trained using Levenberg-Marquardt algorithm, Support Vector Machine (SVM), Takagi-Sugeno neuro-fuzzy model and a Difference Boosting Neural Network (DBNN). This paper briefly explains how the different connectionist paradigms could be formulated using different learning methods and then investigates whether they can provide the required level of performance, which are sufficiently good and robust so as to provide a reliable forecast model for stock market indices. Experiment results reveal that all the connectionist paradigms considered could represent the stock indices behavior very accurately. analysed the performance of an artificial neural network trained using Levenberg-Marquardt algorithm, Support Vector Machine (SVM), Takagi-Sugeno neuro-fuzzy model and a Difference Boosting Neural Network (DBNN) when predicting the NASDAQ-100 Index of The Nasdaq Stock Market and the SP CNX NIFTY stock index. YANG, Haiqin, I. KING and Laiwan CHAN, 2002. Non-fixed and asymmetrical margin approach to stock market prediction using Support Vector Regression. In: ICONIP 02. Proceedings of the 9th International Conference on Neural Information Processing. Volume 3 . edited by Lipo Wang, et al. . pages 1398--1402. Cited by 3 (0.71year) Abstract: Recently, support vector regression (SVR) has been applied to financial time series prediction. Typical characteristics of financial time series are non-stationary and noisy in nature. The volatility, usually time-varying, of the time series is therefore some valuable information about the series. Previously, we had proposed to use the volatility to adaptively change the width of the margin of SVR. We have noticed that upside margin and downside margin do not necessary be the same, and we have observed that their choice would affect the upside risk, downside risk and as well as the overall prediction result. In this paper, we introduce a novel approach to adapt the asymmetrical margins using momentum. We applied and compared this method to predict the Hang Seng Index and Dow Jones Industrial Average. used SVM regression with a non-fixed and asymmetrical margin, this time adapting the asymmetrical margins using momentum, and applied it to predicting the Hang Seng Index and the Dow Jones Industrial Average. GAVRISHCHAKA, Valeriy V. and Supriya B. GANGULI, 2003. Volatility forecasting from multiscale and high-dimensional market data. Neurocomputing . Volume 55, Issues 1-2 (September 2003), Pages 285-305. Cited by 2 (0.63year) Abstract: Advantages and limitations of the existing volatility models for forecasting foreign-exchange and stock market volatility from multiscale and high-dimensional data have been identified. Support vector machines (SVM) have been proposed as a complimentary volatility model that is capable of effectively extracting information from multiscale and high-dimensional market data. SVM-based models can handle both long memory and multiscale effects of inhomogeneous markets without restrictive assumptions and approximations required by other models. Preliminary results with foreign-exchange data suggest that SVM can effectively work with high-dimensional inputs to account for volatility long-memory and multiscale effects. Advantages of the SVM-based models are expected to be of the utmost importance in the emerging field of high-frequency finance and in multivariate models for portfolio risk management. used SVMs for forecasting the volatility of foreign-exchange data. Their preliminary benchmark tests indicated that SVMs can perform significantly better than or comparable to both naive and GARCH(1,1) models. P201REZ-CRUZ, Fernando, Julio A. AFONSO-RODR205GUEZ and Javier GINER, 2003. Estimating GARCH models using support vector machines. Quantitative Finance . Volume 3, Number 3 (June 2003), Pages 163-172. Cited by 2 (0.63year) Abstract: Support vector machines (SVMs) are a new nonparametric tool for regression estimation. We will use this tool to estimate the parameters of a GARCH model for predicting the conditional volatility of stock market returns. GARCH models are usually estimated using maximum likelihood (ML) procedures, assuming that the data are normally distributed. In this paper, we will show that GARCH models can be estimated using SVMs and that such estimates have a higher predicting ability than those obtained via common ML methods. used SVMs for regression to estimate the parameters of a GARCH model for predicting the conditional volatility of stock market returns and showed that such estimates have a higher predicting ability than those obtained via common maximum likelihood (ML) methods. Van GESTEL, T. et al. . 2003. Bankruptcy prediction with least squares support vector machine classifiers. In: 2003 IEEE International Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering: Proceedings . pages 1-8. Cited by 2 (0.63year) Abstract: Classification algorithms like linear discriminant analysis and logistic regression are popular linear techniques for modelling and predicting corporate distress. These techniques aim at finding an optimal linear combination of explanatory input variables, such as, e. g. solvency and liquidity ratios, in order to analyse, model and predict corporate default risk. Recently, performant kernel based nonlinear classification techniques, like support vector machines, least squares support vector machines and kernel fisher discriminant analysis, have been developed. Basically, these methods map the inputs first in a nonlinear way to a high dimensional kernel-induced feature space, in which a linear classifier is constructed in the second step. Practical expressions are obtained in the so-called dual space by application of Mercers theorem. In this paper, we explain the relations between linear and nonlinear kernel based classification and illustrate their performance on predicting bankruptcy of mid-cap firms in Belgium and the Netherlands. used least squares support vector machine classifiers for predicting bankruptcy of mid-cap firms in Belgium and the Netherlands. CAO, L. J. and W. K. CHONG, 2002. Feature extraction in support vector machine: a comparison of PCA, XPCA and ICA. ICONIP 02: Proceedings of the 9th International Conference on Neural Information Processing, Volume 2 . edited by Lipo Wang, et al. . pages 1001-1005. Cited by 2 (0.48year) Abstract: Recently, support vector machine (SVM) has become a popular tool in time series forecasting. In developing a successful SVM forecaster, feature extraction is the first important step. This paper proposes the applications of principal component analysis (PCA), kernel principal component analysis (KPCA) and independent component analysis (ICA) to SVM for feature extraction. PCA linearly transforms the original inputs into uncorrelated features. KPCA is a nonlinear PCA developed by using the kernel method. In ICA, the original inputs are linearly transformed into statistically independent features. By examining the sunspot data and one real futures contract, the experiment shows that SVM by feature extraction using PCA, KPCA or ICA can perform better than that without feature extraction. Furthermore, there is better generalization performance in KPCA and ICA feature extraction than PCA feature extraction. considered the application of principal component analysis (PCA), kernel principal component analysis (KPCA) and independent component analysis (ICA) to SVMs for feature extraction. By examining the sunspot data and one real futures contract, they showed that SVM by feature extraction using PCA, KPCA or ICA can perform better than that without feature extraction. Furthermore, they found that there is better generalization performance in KPCA and ICA feature extraction than PCA feature extraction. CAO, L. J. and Francis E. H. TAY, 2000. Feature Selection for Support Vector Machines in Financial Time Series Forecasting. In: Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2000: Data Mining, Financial Engineering, and Intelligent Agents . edited by Kwong Sak Leung, Lai-Wan Chan and Helen Meng, pages 268-273. Cited by 3 (0.48year) Abstract: This paper deals with the application of saliency analysis to Support Vector Machines (SVMs) for feature selection. The importance of feature is ranked by evaluating the sensitivity of the network output to the feature input in terms of the partial derivative. A systematic approach to remove irrelevant features based on the sensitivity is developed. Five futures contracts are examined in the experiment. Based on the Simulation results, it is shown that that saliency analysis is effective in SVMs for identifying important features. dealt with the application of saliency analysis to feature selection for SVMs. Five futures contracts were examined and they concluded that saliency analysis is effective in SVMs for identifying important features. ZHOU, Dianmin, Feng GAO and Xiaohong GUAN, 2004. Application of accurate online support vector regression in energy price forecast. WCICA 2004: Fifth World Congress on Intelligent Control and Automation, Volume 2 . pages 1838-1842. Cited by 1 (0.45year) Abstract: Energy price is the most important indicator in electricity markets and its characteristics are related to the market mechanism and the change versus the behaviors of market participants. It is necessary to build a real-time price forecasting model with adaptive capability. In this paper, an accurate online support vector regression (AOSVR) method is applied to update the price forecasting model. Numerical testing results show that the method is effective in forecasting the prices of the electric-power markets. applied an accurate online support vector regression (AOSVR) to forecasting the prices of the electric-power markets, results showed that it was effective. FAN, A. and M. PALANISWAMI, 2001. Stock selection using support vector machines. IJCNN01: International Joint Conference on Neural Networks, Volume 3 . Pages 1793-1798. Cited by 2 (0.38year) Abstract: We used the support vector machines (SVM) in a classification approach to beat the market. Given the fundamental accounting and price information of stocks trading on the Australian Stock Exchange, we attempt to use SVM to identify stocks that are likely to outperform the market by having exceptional returns. The equally weighted portfolio formed by the stocks selected by SVM has a total return of 208 over a five years period, significantly outperformed the benchmark of 71. We also give a new perspective with a class sensitivity tradeoff, whereby the output of SVM is interpreted as a probability measure and ranked, such that the stocks selected can be fixed to the top 25used SVMs for classification for stock selection on the Australian Stock Exchange and significantly outperformed the benchmark. Van GESTEL, Tony, et al. . 2000. Volatility Tube Support Vector Machines. Neural Network World . vol. 10, number 1, pp. 287-297. Cited by 2 (0.32year) Abstract: In Support Vector Machines (SVM8217s), a non-linear model is estimated based on solving a Quadratic Programming (QP) problem. The quadratic cost function consists of a maximum likelihood cost term with constant variance and a regularization term. By specifying a difference inclusion on the noise variance model, the maximum likelihood term is adopted for the case of heteroskedastic noise, which arises in financial time series. The resulting Volatility Tube SVM8217s are applied on the 1-day ahead prediction of the DAX30 stock index. The influence of todays closing prices of the New York Stock Exchange on the prediction of tomorrow8217s DAX30 closing price is analyzed. developed the Volatility Tube SVM and applied it to 1-day ahead prediction of the DAX30 stock index, and significant positive out-of-sample results were obtained. CAO, Li Juan, Kok Seng CHUA and Lim Kian GUAN, 2003. Combining KPCA with support vector machine for time series forecasting. In: 2003 IEEE International Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering . pages 325-329. Cited by 1 (0.31year) Abstract: Recently, support vector machine (SVM) has become a popular tool in time series forecasting. In developing a successful SVM forecaster, the first important step is feature extraction. This paper applies kernel principal component analysis (KPCA) to SVM for feature extraction. KPCA is a nonlinear PCA developed by using the kernel method. It firstly transforms the original inputs into a high dimensional feature space and then calculates PCA in the high dimensional feature space. By examining the sunspot data and one real futures contract, the experiment shows that SVM by feature forms much better than that extraction using KPCA per without feature extraction. In comparison with PCA, there is also superior performance in KPCA. applied kernel principal component analysis (KPCA) to SVM for feature extraction. The authors examined sunspot data and one real futures contract, and found such feature extraction enhanced performance and also that KPCA was superior to PCA. YANG, Haiqin, 2003. Margin Variations in Support Vector Regression for the Stock Market Prediction. Degree of Master of Philosophy Thesis, Department of Computer Science Engineering, The Chinese University of Hong Kong, June 2003. Cited by 1 (0.31year) Abstract: Support Vector Regression (SVR) has been applied successfully to financial time series prediction recently. In SVR, the 949-insensitive loss function is usually used to measure the empirical risk. The margin in this loss function is fixed and symmetrical. Typically, researchers have used methods such as crossvalidation or random selection to select a suitable 949 for that particular data set. In addition, financial time series are usually embedded with noise and the associated risk varies with time. Using a fixed and symmetrical margin may have more risk inducing bad results and may lack the ability to capture the information of stock market promptly. In order to improve the prediction accuracy and to consider reducing the downside risk, we extend the standard SVR by varying the margin. By varying the width of the margin, we can reflect the change of volatility in the financial data by controlling the symmetry of margins, we are able to reduce the downside risk. Therefore, we focus on the study of setting the width of the margin and also the study of its symmetry property. For setting the width of margin, the Momentum (also including asymmetrical margin control) and Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) models are considered. Experiments are performed on two indices: Hang Seng Index (HSI) and Dow Jones Industrial Average (DJIA) for the Momentum method and three indices: Nikkei225, DJIA and FTSE100, for GARCH models, respectively. The experimental results indicate that these methods improve the predictive performance comparing with the standard SVR and benchmark model. On the study of the symmetry property, we give a sufficient condition to prove that the predicted value is monotone decreasing to the increase of the up margin. Therefore, we can reduce the predictive downside risk, or keep it zero, by increasing the up margin. An algorithm is also proposed to test the validity of this condition, such that we may know the changing trend of predictive downside risk by only running this algorithm on the training data set without performing actual prediction procedure. Experimental results also validate our analysis. employs SVMs for regression and varys the width of the margin to reflect the change of volatility and controls the symmetry of margins to reduce the downside risk. Results were positive. CALVO, Rafael A. and Ken WILLIAMS, 2002. Automatic Categorization of Announcements on the Australian Stock Exchange. Cited by 1 (0.24year) Abstract: This paper compares the performance of several machine learning algorithms for the automatic categorization of corporate announcements in the Australian Stock Exchange (ASX) Signal G data stream. The article also describes some of the applications that the categorization of corporate announcements may enable. We have performed tests on two categorization tasks: market sensitivity, which indicates whether an announcement will have an impact on the market, and report type, which classifies each announcement into one of the report categories defined by the ASX. We have tried Neural Networks, a Na239ve Bayes classifier, and Support Vector Machines and achieved good resultspared the performance of neural networks, a na ve bayes classifier, and SVMs for the automatic categorization of corporate announcements in the Australian Stock Exchange (ASX) Signal G data stream. The results were all good, but with the SVM underperforming the other two models. AHMED, A. H.M. T. 2000. Forecasting of foreign exchange rate time series using support vector regression. 3rd year project. Computer Science Department, University of Manchester. Cited by 1 (0.16year)used support vector regression for forecasting a foreign exchange rate time series. GUESDE, Bazile, 2000. Predicting foreign exchange rates with support vector regression machines. MSc thesis. Computer Science Department, University of Manchester. Cited by 1 (0.16year) Abstract: This thesis investigates how Support Vector Regression can be applied to forecasting foreign exchange rates. At first we introduce the reader to this non linear kernel based regression and demonstrate how it can be used for time series prediction. Then we define a predictive framework and apply it to the Canadian exchange rates. But the non-stationarity in the data, which we here define as a drift in the map of the dynamics, forces us to present and use the typical learning processes for catching different dynamics. Our implementation of these solutions include Clusters of Volatility and competing experts. Finally those experts are used in a financial vote trading system and substantial profits are achieved. Through out the thesis we hope the reader will be intrigued by the results of our analysis and be encouraged in other dircetions for further research. used SVMs for regression to predict the Canadian exchange rate, wisely recognised the problem of nonstationarity, dealt with it using experts and claimed that substantial profits were achieved. BAO, Yu-Kun, et al. . 2005. Forecasting Stock Composite Index by Fuzzy Support Vector Machines Regression. Proceedings of 2005 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Volume 6 . pages 3535-3540. not cited (0year) Abstract: Financial time series forecasting methods such as exponential smoothing are commonly used for prediction on stock composition index (SCI) and have made great contribution in practice, but efforts on looking for superior forecasting method are still made by practitioners and academia. This paper deals with the application of a novel neural network technique, fuzzy support vector machines regression (FSVMR), in SCI forecasting. The objective of this paper is not only to examine the feasibility of FSVMR in SCI forecasting but presents our efforts on improving the accuracy of FSVMR in terms of data pre-processing, kernel function selection and parameters selection. A data set from Shanghai Stock Exchange is used for the experiment to test the validity of FSVMR. The experiment shows FSVMR a better method in SCI forecasting. used fuzzy support vector machines regression (FSVMR) to forecast a data set from the Shanghai Stock Exchange with positive results. CHEN, Kuan-Yu and Chia-Hui HO, 2005. An Improved Support Vector Regression Modeling for Taiwan Stock Exchange Market Weighted Index Forecasting. ICNNB 05: International Conference on Neural Networks and Brain, 2005, Volume 3 not cited (0year) Abstract: This study applies a novel neural network technique, Support Vector Regression (SVR), to Taiwan Stock Exchange Market Weighted Index (TAIEX) forecasting. To build an effective SVR model, SVRs parameters must be set carefully. This study proposes a novel approach, known as GA-SVR, which searches for SVRs optimal parameters using real value genetic algorithms. The experimental results demonstrate that SVR outperforms the ANN and RW models based on the Normalized Mean Square Error (NMSE), Mean Square Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Moreover, in order to test the importance and understand the features of SVR model, this study examines the effects of the number of input node. used an SVM for regression for forecasting the Taiwan Stock Exchange Market Weighted Index (TAIEX). The results demonstrated that the SVR outperformed the ANN and RW models. CHEN, Wun-Hwa and Jen-Ying SHIH, 2006. A study of Taiwan39s issuer credit rating systems using support vector machines. Expert Systems with Applications . Volume 30, Issue 3, April 2006, Pages 427-435. not cited (0year) By providing credit risk information, credit rating systems benefit most participants in financial markets, including issuers, investors, market regulators and intermediaries. In this paper, we propose an automatic classification model for issuer credit ratings, a type of fundamental credit rating information, by applying the support vector machine (SVM) method. This is a novel classification algorithm that is famous for dealing with high dimension classifications. We also use three new variables: stock market information, financial support by the government, and financial support by major shareholders to enhance the effectiveness of the classification. Previous research has seldom considered these variables. The data period of the input variables used in this study covers three years, while most previous research has only considered one year. We compare our SVM model with the back propagation neural network (BP), a well-known credit rating classification method. Our experiment results show that the SVM classification model performs better than the BP model. The accuracy rate (84.62) is also higher than previous research. used an SVM to classify Taiwans issuer credit ratings and found that it performed better than the back propagation neural network (BP) model. CHEN, Wun-Hua, Jen-Ying SHIH and Soushan WU, 2006. Comparison of support-vector machines and back propagation neural networks in forecasting the six major Asian stock markets. International Journal of Electronic Finance . Volume, Issue 1, pages 49-67. not cited (0year) Abstract: Recently, applying the novel data mining techniques for financial time-series forecasting has received much research attention. However, most researches are for the US and European markets, with only a few for Asian markets. This research applies Support-Vector Machines (SVMs) and Back Propagation (BP) neural networks for six Asian stock markets and our experimental results showed the superiority of both models, compared to the early researchespared SVMs and back propagation (BP) neural networks when forecasting the six major Asian stock markets. Both models perform better than the benchmark AR (1) model in the deviation measurement criteria, whilst SVMs performed better than the BP model in four out of six markets. GAVRISHCHAKA, Valeriy V. and Supriya BANERJEE, 2006. Support Vector Machine as an Efficient Framework for Stock Market Volatility Forecasting. Computational Management Science . Volume 3, Number 2 (April 2006), Pages 147-160. not cited (0year) Abstract: Advantages and limitations of the existing models for practical forecasting of stock market volatility have been identified. Support vector machine (SVM) have been proposed as a complimentary volatility model that is capable to extract information from multiscale and high-dimensional market data. Presented results for SP500 index suggest that SVM can efficiently work with high-dimensional inputs to account for volatility long-memory and multiscale effects and is often superior to the main-stream volatility models. SVM-based framework for volatility forecasting is expected to be important in the development of the novel strategies for volatility trading, advanced risk management systems, and other applications dealing with multi-scale and high-dimensional market data. used SVMs for forecasting stock market volatility with positive results. HOVSEPIAN, K. and P. ANSELMO, 2005. Heuristic Solutions to Technical Issues Associated with Clustered Volatility Prediction using Support Vector Machines. ICNNampB3905: International Conference on Neural Networks and Brain, 2005, Volume 3 . Pages 1656-1660. not cited (0year) Abstract: We outline technological issues and our fimdings for the problem of prediction of relative volatility bursts in dynamic time-series utilizing support vector classifiers (SVC). The core approach used for prediction has been applied successfully to detection of relative volatility clusters. In applying it to prediction, the main issue is the selection of the SVC trainingtesting set. We describe three selection schemes and experimentally compare their performances in order to propose a method for training the SVC for the prediction problem. In addition to performing cross-validation experiments, we propose an improved variation to sliding window experiments utilizing the output from SVCs decision function. Together with these experiments, we show that accurate and robust prediction of volatile bursts can be achieved with our approach. used SVMs for classification to predict relative volatility clusters and achieved accurate and robust results. INCE, H. and T. B. TRAFALIS, 2004. Kernel principal component analysis and support vector machines for stock price prediction. Proceedings of the 2004 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, Volume 3 . pages 2053-2058. not cited (0year) Abstract: Financial time series are complex, non-stationary and deterministically chaotic. Technical indicators are used with principal component analysis (PCA) in order to identify the most influential inputs in the context of the forecasting model. Neural networks (NN) and support vector regression (SVR) are used with different inputs. Our assumption is that the future value of a stock price depends on the financial indicators although there is no parametric model to explain this relationship. This relationship comes from technical analysis. Comparison shows that SVR and MLP networks require different inputs. The MLP networks outperform the SVR technique. found that MLP neural networks outperform support vector regression when applied to stock price prediction. KAMRUZZAMAN, Joarder, Ruhul A SARKER and Iftekhar AHMAD, 2003. SVM Based Models for Predicting Foreign Currency Exchange Rates. Proceedings of the Third IEEE International Conference on Data Mining (ICDM03) . Pages 557-560. not cited (0year) Abstract: Support vector machine (SVM) has appeared as a powerful tool for forecasting forex market and demonstrated better performance over other methods, e. g. neural network or ARIMA based model. SVM-based forecasting model necessitates the selection of appropriate kernel function and values of free parameters: regularization parameter and varepsilon - insensitive loss function. In this paper, we investigate the effect of different kernel functions, namely, linear, polynomial, radial basis and spline on prediction error measured by several widely used performance metrics. The effect of regularization parameter is also studied. The prediction of six different foreign currency exchange rates against Australian dollar has been performed and analyzed. Some interesting results are presented. investigated the effect of different kernel functions and the regularization parameter when using SVMs to predict six different foreign currency exchange rates against the Australian dollar. investigated comprehensible credit scoring models using rule extraction from SVMs. NALBANTOV, Georgi, Rob BAUER and Ida SPRINKHUIZEN-KUYPER, 2006. Equity Style Timing Using Support Vector Regressions. to appear in Applied Financial Economics . not cited (0year) Abstract: The disappointing performance of value and small cap strategies shows that style consistency may not provide the long-term benefits often assumed in the literature. In this study we examine whether the short-term variation in the U. S. size and value premium is predictable. We document style-timing strategies based on technical and (macro-)economic predictors using a recently developed artificial intelligence tool called Support Vector Regressions (SVR). SVR are known for their ability to tackle the standard problem of overfitting, especially in multivariate settings. Our findings indicate that both premiums are predictable under fair levels of transaction costs and various forecasting horizons. used SVMs for regression for equity style timing with positive results. ONGSRITRAKUL, P. and N. SOONTHORNPHISAJ, 2003. Apply decision tree and support vector regression to predict the gold price. Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 2003, Volume 4 . Pages 2488-2492. not cited (0year) Abstract: Recently, support vector regression (SVR) was proposed to resolve time series prediction and regression problems. In this paper, we demonstrate the use of SVR techniques for predicting the cost of gold by using factors that have an effect on gold to estimate its price. We apply a decision tree algorithm for the feature selection task and then perform the regression process using forecasted indexes. Our experimental results show that the combination of the decision tree and SVR leads to a better performance. applied a decision tree algorithm for feature selection and then performed support vector regression to predict the gold price, their results were positive. Van GESTEL, Tony, et al. . 2005. Linear and non-linear credit scoring by combining logistic regression and support vector machines, Journal of Credit Risk . Vol. 1, No. 4, Fall 2005, Pages 31-60. not cited (0year) Abstract: The Basel II capital accord encourages banks to develop internal rating models that are financially intuitive, easily interpretable and optimally predictive for default. Standard linear logistic models are very easily readable but have limited model flexibility. Advanced neural network and support vector machine models (SVMs) are less straightforward to interpret but can capture more complex multivariate non-linear relations. A gradual approach that balances the interpretability and predictability requirements is applied here to rate banks. First, a linear model is estimated it is then improved by identifying univariate non-linear ratio transformations that emphasize distressed conditions and finally SVMs are added to capture remaining multivariate non-linear relations. apply linear and non-linear credit scoring by combining logistic regression and SVMs. YANG, Haiqin, et al. . 2004. Outliers Treatment in Support Vector Regression for Financial Time Series Prediction. Neural Information Processing: 11th International Conference, ICONIP 2004, Calcutta, India, November 2004, Proceedings not cited (0year) Abstract: Recently, the Support Vector Regression (SVR) has been applied in the financial time series prediction. The financial data are usually highly noisy and contain outliers. Detecting outliers and deflating their influence are important but hard problems. In this paper, we propose a novel 8220two-phase8221 SVR training algorithm to detect outliers and reduce their negative impact. Our experimental results on three indices: Hang Seng Index, NASDAQ, and FSTE 100 index show that the proposed 8220two-phase8221 algorithm has improvement on the prediction. proposed a novel two-phase SVR training procedure to detect and deflate the influence of outliers. The method was tested on the Hang Seng Index, NASDAQ and FSTE 100 index and results were positive. However, its not clear why the significance of outliers (such as market crashes) should be understated. YU, Lean, Shouyang WANG and Kin Keung LAI, 2005. Mining Stock Market Tendency Using GA-Based Support Vector Machines. Internet and Network Economics: First International Workshop, WINE 2005, Hong Kong, China, December 15-17, 2005, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science) edited by Xiaotie Deng and Yinyu Ye, pages 336-345. not cited (0year) Abstract: In this study, a hybrid intelligent data mining methodology, genetic algorithm based support vector machine (GASVM) model, is proposed to explore stock market tendency. In this hybrid data mining approach, GA is used for variable selection in order to reduce the model complexity of SVM and improve the speed of SVM, and then the SVM is used to identify stock market movement direction based on the historical data. To evaluate the forecasting ability of GASVM, we compare its performance with that of conventional methods (e. g. statistical models and time series models) and neural network models. The empirical results reveal that GASVM outperforms other forecasting models, implying that the proposed approach is a promising alternative to stock market tendency exploration. applied a random walk (RW) model, an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, an individual back-propagation neural network (BPNN) model, an individual SVM model and a genetic algorithm-based SVM (GASVM) to the task of predicting the direction of change in the daily SP500 stock price index and found that their proposed GASVM model performed the best. HARLAND, Zac, 2002. Using Support Vector Machines to Trade Aluminium on the LME.. Proceedings of the Ninth International Conference, Forecasting Financial Markets: Advances For Exchange Rates, Interest Rates and Asset Management . edited by C. Dunis and M. Dempster. not listed Abstract: This paper describes and evaluates the use of support vector regression to trade the three month Aluminium futures contract on the London Metal Exchange, over the period June 1987 to November 1999. The Support Vector Machine is a machine learning method for classification and regression and is fast replacing neural networks as the tool of choice for prediction and pattern recognition tasks, primarily due to their ability to generalise well on unseen data. The algorithm is founded on ideas derived from statistical learning theory and can be understood intuitively within a geometric framework. In this paper we use support vector regression to develop a number of trading submodels that when combined, result in a final model that exhibits above-average returns on out of sample data, thus providing some evidence that the aluminium futures price is less than efficient. Whether these inefficiencies will continue into the future is unknown. used an ensemble of SVMs for regression to trade the three month Aluminium futures contract on the London Metal Exchange with positive results. Van GESTEL, T. et al. . 2005. Credit rating systems by combining linear ordinal logistic regression and fixed-size least squares support vector machines, Workshop on Machine Learning in Finance, NIPS 2005 Conference, Whistler (British Columbia, Canada), Dec. 9.not listeddeveloped credit rating systems by combining linear ordinal logistic regression and fixed-size least squares SVMs. Forex predictions It is very difficult to predict how the market price of a currency will move in relation to another currency. Currency exchange rates are impacted by such as wide host of factors, including psychological ones and the intrinsic herd-mentality of speculative markets. Sometimes a simple rumor is enough to make a currency sink like a stone, at least temporary. Not only is it difficult to predict how the forex market will react to something, but it is also notoriously difficult to predict how strong that reaction will be, and what any counter-reactions will look like. This can make it hard to trade successfully with leveraged Forex certificates. A temporary reaction in the market can wipe out your position even if you are correct about the long term trend. It can often be better to use financial instrument such as binary options to benefit from trends on the currency market. Binary options give a good return and will not be affected by temporary drops in the market. The only thing that matters is the currency price at the time of maturity. Most Forex brokers do not offer trade with binary options. You will need a binary options broker account if you want to trade with binary options. Examples of factors that can influence the price of a currency in relation to other currencies The overall economic situation of the issuer of the currency. A strong economy will often mean a strong currency as well. Of course, if the currency becomes very highly valued, this can become problematic for export companies, and a problematic economic situation can arise for certain sectors of the country. At the same time, other sectors can be doing great since they profit from the low-cost of imported goods. The commercial balance of the issuer of the currency. A trade-deficiency will normally lead to a weakening of the currency. The political situation for the issuer of the currency. Unrest and instability will typically cause a drop in currency value. A stable political situation that is still not a good political situation can translate into a currency that is low value, but stable. Targeted speculation by one or several major currency traders. Sometimes even a comparatively small purchase or sale can be sufficient to trigger other traders to act in certain ways. It is often difficult to pin-point one specific reason for a currency to be weak or strong, or go up or down, since factors such as these tend to be intertwined with each other. The economic situation Different traders can also have different ideas about what actually constitutes good political and economic situation. There is for instance those who are very focused on Gross Domestic Product (GDP), while others prefer to also look at GDP at purchasing power parity per capita. Other important factors are national debt, retail sales and employmentunemploymentunderemployment statistics. One things that is very likely to cause a dramatic drop in currency value is an issuer that struggles to pay its debts. This will of course make the situation even worse for the issuer, if there are debts that must be paid in foreign currency. Commercial balance In the list above, the issuer8217s commercial balance is mentioned as one of the factors that can impact the market value of a currency. But what is this and how is it measured Commercial balance is the net export measured in local currency. If the issuer8217s (e. g. a country) exports are of a higher monetary value than the imports, the issuer has a positive commercial balance. If the value of the exports is smaller than the value of the imports, the commercial balance is negative. A negative commercial balance is also known as a trade deficit, and will typically bring the valuation of the currency down. Example: Country A exports a lot of high-value consumer goods. The countries that import all these products must pay for them using the currency of Country A. Therefore, the importing countries must purchase a lot of Country A currency at the forex market. The more sought after a currency is, the higher the price. The currency of Country A is therefore highly valued. If Country A had to import a lot of products, that could serve to bring the value of Country A currency down, since Country A would have to exchange a lot of its own currency for foreign currency at the forex market to pay for the imported goods. When Country A wants to sell a lot of its own currency, the availability of Country A currency at the forex market increases, and this impacts the demand-supply balance for Country A currency. It is important to remember that if the issuer is a country where producing goods for export is very important for the economy, the government might not want to see the currency get any stronger. A strong currency would make the exported products more expensive for foreign buyers, and the products might be out-competed by products produced in a country with a weaker currency. This would mean less revenue from exports, and probably also increased unemployment and underemployment as companies close down due to decreased foreign demand for their products. To avoid such a scenario, the government might take various actions in an effort to keep the currency from appreciating against other major currencies, and this is important for you to know if you are an FX trader. It should also be noted that a government might like the idea of having a low-valued currency since that can make domestically produced goods more sought after within the country, as imported goods becomes prohibitively expensive to purchase. Political stability and change When it comes to the forex market, political change can often have a larger impact than the overall political situation especially if we are looking at short-term fluctuations in exchange rates. This means that if something suddenly changes for the better for the issuer of a currency, the currency can appreciate markedly, even though the political situation is still very far from being good. The currency can appreciate in value against the currency of another country where the political situation is actually much better. The traders react to the change . Along the same lines, the valuation of a currency can drop sharply simply because a political situation is going from excellent to just fairly good. It should also be noted that sometimes a currency will appreciate simply as a reaction to the political situation in other countries. The political situation in Country A can be stable, but the currency is still going up like a rocket since the political situation in Country B, C and D is taking a turn for the worse and traders are rushing to own Country A currency. Of course, if Country A and Country B are neighbors or in any other way linked closely to each other, we might see the opposite thing happening. Country A is stable, but its currency is dropping in value anyway because traders fear that the political turmoil in Country B will soon impact Country A in a negative way. One of the reasons why fx traders shun political instability and social unrest is because they fear that investors (e. g. company owners) will pull out of the troublesome country or at the very least avoid making new investments. Such actions can lead to decreased demand for the currency, and traders don8217t want to find themselves stuck holding currency that few buyers want. Możliwość dodawania komentarzy nie jest dostępna. Find what you are looking for Avoid Scams Learn more about FXSVM Based Models for Predicting Foreign Currency Exchange Rates Concepts in SVM Based Models for Predicting Foreign Currency Exchange Rates Bureau de change A bureau de change or currency exchange is a business whose customers exchange one currency for another. Although originally French, the term bureau de change is widely used throughout Europe, and European travellers can usually easily identify these facilities when in other European countries. It is also common to find a sign saying Exchange or Change. Since the adoption of the euro, many exchange offices incorporate its logotype prominently on their signage. more from Wikipedia Foreign exchange market The foreign exchange market (forex, FX, or currency market) is a form of exchange for the global decentralized trading of international currencies. Financial centers around the world function as anchors of trading between a wide range of different types of buyers and sellers around the clock, with the exception of weekends. The foreign exchange market determines the relative values of different currencies. more from Wikipedia Support vector machine A support vector machine (SVM) is a concept in statistics and computer science for a set of related supervised learning methods that analyze data and recognize patterns, used for classification and regression analysis. The standard SVM takes a set of input data and predicts, for each given input, which of two possible classes forms the input, making the SVM a non-probabilistic binary linear classifier. more from Wikipedia Exchange rate In finance, an exchange rate (also known as the foreign-exchange rate, forex rate or FX rate) between two currencies is the rate at which one currency will be exchanged for another. It is also regarded as the value of one countrys currency in terms of another currency. For example, an interbank exchange rate of 91 Japanese yen (JPY, ) to the United States dollar (US) means that 91 will be exchanged for each US1 or that US1 will be exchanged for each 91. more from Wikipedia Positive-definite kernel In operator theory, a branch of mathematics, a positive definite kernel is a generalization of a positive-definite matrix. more from Wikipedia Forecasting Forecasting is the process of making statements about events whose actual outcomes (typically) have not yet been observed. A commonplace example might be estimation of some variable of interest at some specified future date. Prediction is a similar, but more general term. Both might refer to formal statistical methods employing time series, cross-sectional or longitudinal data, or alternatively to less formal judgemental methods. more from Wikipedia Regularization (mathematics) In mathematics and statistics, particularly in the fields of machine learning and inverse problems, regularization involves introducing additional information in order to solve an ill-posed problem or to prevent overfitting. This information is usually of the form of a penalty for complexity, such as restrictions for smoothness or bounds on the vector space norm. A theoretical justification for regularization is that it attempts to impose Occams razor on the solution. more from Wikipedia Tools and Resources Publisher Site Contact Us Switch to single page view (no tabs) Javascript is not enabled and is required for the tabbed view or switch to the single page view The ACM Digital Library is published by the Association for Computing Machinery. Copyright copy 2017 ACM, Inc. Terms of Usage Privacy Policy Code of Ethics Contact Us Did you know the ACM DL App is now available Did you know your Organization can subscribe to the ACM Digital Library The ACM Guide to Computing Literature
Frankfurcki Frankfurcki Złoty (CHFPLN) Kurs walutowy Zastrzeżenie: DailyForex nie ponosi odpowiedzialności za jakiekolwiek straty lub szkody wynikłe z polegania na informacjach zawartych na tej stronie internetowej, w tym na temat rynków, analizy, sygnałów handlowych oraz recenzji brokerów Forex. Dane zawarte w tej witrynie internetowej niekoniecznie są w czasie rzeczywistym i nie są dokładne, a analizy są opiniami autora i nie stanowią zaleceń firmy DailyForex ani jej pracowników. Handel walutami na marżach pociąga za sobą wysokie ryzyko i nie nadaje się dla wszystkich inwestorów. Ponieważ straty w produktach dźwigniowych mogą przekroczyć początkowy depozyty, a kapitał jest zagrożony. Przed podjęciem decyzji o handlu Forex lub jakimkolwiek innym instrumencie finansowym należy dokładnie rozważyć cele inwestycyjne, poziom doświadczenia i apetyt na ryzyko. Pracujemy ciężko, aby zaoferować cenne informacje na temat wszystkich pośredników, które sprawdzamy. Aby zapewnić Państwu bezpłatną u...
Comments
Post a Comment