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: 107,340,974
IoT monitoring Stock Price Forecasting by Using Machine Learning Techniques
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Thuy-Linh Le & Ngoc-Hoang Tran
Nơi đăng:
The 9th Conference on Information Technogoly and its Applications;
S
ố:
978-604-84-5517-0;
Từ->đến trang
: 23-28;
Năm:
2020
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Trong nước
TÓM TẮT
Time series forecasting has been widely used to determine the future prices of stocks, and the analysis and modeling of finance time series importantly guide an investor’s decisions and trades. In addition, in a dynamic environment such as the stock market, the non-linearity of the time series is pronounced, immediately affecting the efficacy of stock price forecasts. Thus, this work proposes an intelligent time series prediction system that uses a machine learning technique system optimized by PSO metaheuristic optimization for the purpose of predicting stock prices one-step ahead. It may be of great interest to investors who do not possess sufficient knowledge to invest in companies in different fields. In this paper, the prediction results are monitored on real-time by users based on an IoT platform as Thing Speak. After our predicted indicator is calculated on MATLAB environment, they're sent to Thing Speak platform in order to synthesis and notify to the non-professional users the future stock-price and suggest their trading actions via email without delays.
ABSTRACT
Time series forecasting has been widely used to determine the future prices of stocks, and the analysis and modeling of finance time series importantly guide an investor’s decisions and trades. In addition, in a dynamic environment such as the stock market, the non-linearity of the time series is pronounced, immediately affecting the efficacy of stock price forecasts. Thus, this work proposes an intelligent time series prediction system that uses a machine learning technique system optimized by PSO metaheuristic optimization for the purpose of predicting stock prices one-step ahead. It may be of great interest to investors who do not possess sufficient knowledge to invest in companies in different fields. In this paper, the prediction results are monitored on real-time by users based on an IoT platform as Thing Speak. After our predicted indicator is calculated on MATLAB environment, they're sent to Thing Speak platform in order to synthesis and notify to the non-professional users the future stock-price and suggest their trading actions via email without delays.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn