Stock market series analysis using self-organizing maps
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2014 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.2/3873 |
Resumo: | In this work a new clustering technique is implemented and tested. The proposed approach is based on the application of a SOM (self-organizing map) neural network and provides means to cluster U-MAT aggregated data. It relies on a flooding algorithm operating on the U-MAT and resorts to the Calinski and Harabask index to assess the depth of flooding, providing an adequate number of clusters. The method is tuned for the analysis of stock market series. Results obtained are promising although limited in scope. |
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Stock market series analysis using self-organizing mapsFinancial marketsSOMClusteringU-MatrixFloodingNeural networksMercados financeirosAgrupamentoAlagamentoRedes neuronaisIn this work a new clustering technique is implemented and tested. The proposed approach is based on the application of a SOM (self-organizing map) neural network and provides means to cluster U-MAT aggregated data. It relies on a flooding algorithm operating on the U-MAT and resorts to the Calinski and Harabask index to assess the depth of flooding, providing an adequate number of clusters. The method is tuned for the analysis of stock market series. Results obtained are promising although limited in scope.Neste trabalho é implementada e testada uma nova técnica de agrupamento. A abordagem proposta baseia-se na aplicação de uma rede neuronal SOM (mapa auto-organizado) e permite agrupar dados sobre a matriz de distancias (U-MAT). É utilizado um algoritmo de alagamento ("flooding") sobre a U-MAT e o índice de Calinski e Harabasz avalia a profundidade do alagamento determinando-se, assim, o número de grupos mais adequado. O método é desenhado especificamente para a análise de séries temporais da bolsa de valores. Os resultados obtidos são promissores, embora se registem ainda limitações.Universidade AbertaRepositório AbertoMatos, DiogoMarques, Nuno C.Cardoso, Margarida G. M. S.2015-04-17T09:44:03Z20142014-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.2/3873engMatos, Diogo; Marques, Nuno C.; Cardoso, Margarida G. M. S. - Stock market series analysis using self-organizing maps. "Revista de Ciências da Computação" [Em linha]. ISSN 1646-6330 (Print) 2182-1801 (Online). Vol. 9, nº 9 (2014), p. 79-90info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-02-25T01:47:17Zoai:repositorioaberto.uab.pt:10400.2/3873Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:45:02.860694Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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In this work a new clustering technique is implemented and tested. The proposed approach is based on the application of a SOM (self-organizing map) neural network and provides means to cluster U-MAT aggregated data. It relies on a flooding algorithm operating on the U-MAT and resorts to the Calinski and Harabask index to assess the depth of flooding, providing an adequate number of clusters. The method is tuned for the analysis of stock market series. Results obtained are promising although limited in scope. |
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