Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 111,200,512
Sliding-window metaheuristic optimization-based forecast system for foreign exchange analysis
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Jui-Sheng Chou, Thi Thu Ha Truong
Nơi đăng:
Soft Computing;
S
ố:
23(10);
Từ->đến trang
: 3545–3561;
Năm:
2019
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
The forecasting of exchange rates has become a challenging area of research that has attracted many researchers over recent years. This work presents a sliding-window metaheuristic optimization-based forecast (SMOF) system for one-step ahead forecasting. The proposed system is a graphical user interface, which is developed in the MATLAB environment and functions as a stand-alone application. The system integrates the novel firefly algorithm (FA), metaheuristic (Meta) intelligence, and least squares support vector regression (LSSVR), namely MetaFA-LSSVR, with a sliding-window approach. The MetaFA automatically tunes the hyperparameters of the LSSVR to construct an optimal sliding-window LSSVR prediction model. The optimization effectiveness of the MetaFA is verified using ten benchmark functions. Two case studies on the daily Canadian dollar-USD exchange rate (CAN/USD) and the 4-h closing EUR-USD rates (EUR/USD) were used to confirm the performance of the system, in which the mean absolute percentage errors are 0.2532% and 0.169%, respectively. The forecast system has an 89.8–99.7% greater predictive accuracy than prior work when applied to the currency pair CAN/USD. With respect to the EUR/USD exchange rate, the error rates obtained using the proposed system were 20.8–23.9% better than those obtained by the baseline sliding-window LSSVR model. Therefore, the SMOF system is potentially useful for decision-makers in financial markets.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn