Profitability analysis of artificial intelligence methods and technical indicators in the forex exchange

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25530%2F20%3A39916960" target="_blank" >RIV/00216275:25530/20:39916960 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Profitability analysis of artificial intelligence methods and technical indicators in the forex exchange

Popis výsledku v původním jazyce

For algorithmic trading many methods have been suggested. This article will be devoted to predicting the behavior of currency pairs on the Forex exchange. Several methods of artificial intelligence and statistical analysis will be used to predict the future of forex currency pairs. We adopt the idea of transforming the window of time series into the spectral plane, and then analyzing the clusters using hierarchical clustering, Kohonen maps and evolutionary algorithms. Next, we will use a radically different approach to time series analysis in the time domain: fuzzy time series and genetic algorithm. In the numerical study we will compare the success of artificial intelligence algorithms and multivariate statistical analysis with the success of technical indicators MACD and ROC.

Název v anglickém jazyce

Profitability analysis of artificial intelligence methods and technical indicators in the forex exchange

Popis výsledku anglicky

For algorithmic trading many methods have been suggested. This article will be devoted to predicting the behavior of currency pairs on the Forex exchange. Several methods of artificial intelligence and statistical analysis will be used to predict the future of forex currency pairs. We adopt the idea of transforming the window of time series into the spectral plane, and then analyzing the clusters using hierarchical clustering, Kohonen maps and evolutionary algorithms. Next, we will use a radically different approach to time series analysis in the time domain: fuzzy time series and genetic algorithm. In the numerical study we will compare the success of artificial intelligence algorithms and multivariate statistical analysis with the success of technical indicators MACD and ROC.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

19th Conference on Applied Mathematics, APLIMAT 2020 Proceedings

ISBN

978-80-227-4983-1

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

"897–906"

Název nakladatele

Slovenská technická univezita v Bratislave

Místo vydání

Bratislava

Místo konání akce

Bratislava

Datum konání akce

4. 2. 2020

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—