Financial Series – Prediction of Stock Market Index Movement by Ten Data Mining Techniques

Esse artigo escrito por Phichhang OuHengshan Wang ambos da University of Shanghai apresenta um estudo sobre a aplicação de dez técnicas de Mineração de Dados aplicado a predição dos índices relativos à bolsa de valores de Hong Kong.

O artigo tem como idéia principal realizar uma análise experimental e comparativa sobre dez técnicas de Mineração de Dados (Linear discriminant analysis (LDA), Quadratic discriminant analysis (QDA), K-nearest neighbor classification, Naïve Bayes based on kernel estimation, Logit model, Tree based classification, Neural Network, Bayesian Classification with Gaussian Process, Support Vector Machine (SVM) e Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM)) na qual os pesquisadores realizam uma série de ajustes no modelo para cálculo da flutuação do índice ao longo do estudo.

Como resultado do estudo os autores chegaram à conclusão que a maioria das técnicas aplicadas tiveram um hit rate acima de 80%, o que é um ótimo sinal dado o número imenso de variáveis a serem consideradas e o grau de dificuldade de mapeamento do domínio.

Em geral o artigo é bem escrito e dá uma perspectiva muito interessante em modelagem matemática aplicada a esse tipo de domínio. O único ponto contra é que o artigo poderia ter o método de cross-validation mais bem descrito, e claro o conteúdo matemático é uma barreira para os iniciantes; mas nada que um pouco de dedicação pessoal não possa superar.

Prediction of Stock Market Index Movement by Ten Data Mining Techniques

Financial Series – Prediction of Stock Market Index Movement by Ten Data Mining Techniques

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