An investigation into the use of neural networks for the prediction of the stock exchange of Thailand

Stock markets are affected by many interrelated factors such as economics and politics at both national and international levels. Predicting stock indices and determining the set of relevant factors for making accurate predictions are complicated tasks. Neural networks are one of the popular approaches used for research on stock market forecast. This study developed neural networks to predict the movement direction of the next trading day of the Stock Exchange of Thailand (SET) index. The SET has yet to be studied extensively and research focused on the SET will contribute to understanding its unique characteristics and will lead to identifying relevant information to assist investment in this stock market. Experiments were carried out to determine the best network architecture, training method, and input data to use for this task. With regards network architecture, feedforward networks with three layers were used - an input layer, a hidden layer and an output layer - and networks with different numbers of nodes in the hidden layers were tested and compared. With regards training method, neural networks were trained with back-propagation and with genetic algorithms. With regards input data, three set of inputs, namely internal indicators, external indicators and a combination of both were used. The internal indicators are based on calculations derived from the SET while the external indicators are deemed to be factors beyond the control of the Thailand such as the Down Jones Index

Previsão da direção de movimento de índices de ações usando um sistema Fuzzy

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico. Programa de Pós-Graduação em AdministraçãoEste trabalho apresenta um novo modelo para previsão da direção de índices de mercados usando um sistema fuzzy. O modelo proposto foi aplicado na previsão do IBOVESPA e do S&P 500. Foram utilizados quatro períodos de estudo: (P1) de 8 de janeiro de 1997 até 2 de fevereiro de 2005, utilizado para previsão do IBOVESPA e S&P 500; (P2) de 8 de janeiro de 1986 até 29 de dezembro de 2005, utilizado para a previsão do IBOVESPA; (P3) de 8 de janeiro de 1970 até 30 de dezembro de 2005, utilizado para a previsão do S&P 500; e (P4) de 8 de janeiro de 1993 até 29 de dezembro de 2005, utilizado para a previsão do IBOVESPA Futuro. Ao todo, foram utilizadas 1824 regras de inferência. Embora o modelo produza uma saída lingüística, foi possível delinear uma estratégia de investimento estatisticamente significante, que superou a rentabilidade da estratégia passiva na maioria dos períodos de teste. Somente não superou a estratégia passiva quando aplicado ao IBOVESPA no período P2 (de 1986 até 2005). Esse período englobou uma época de grande inflação no Brasil, isso pode indicar que talvez a estratégia não seja aplicável em situações de hiperinflação. Para o período P1, verificou-se que a estratégia fuzzy foi estatisticamente superior à estratégia passiva para o IBOVESPA (S&P 500) com um nível de significância de 10% (20%). Isso pode significar que é mais difícil obter ganhos anormais no mercado americano, teoricamente mais eficiente que o mercado brasileiro. Também para o P1 o rendimento da estratégia usando a lógica fuzzy foi estatisticamente superior em relação a uma estratégia usando a lógica clássica com um nível de significância de 10%, tanto para o IBOVESPA quanto para o S&P 500. É importante ressaltar que o presente modelo não pretende refutar outros modelos paramétricos ou não paramétricos, mas propor uma nova solução, baseada nos conceitos da lógica fuzzy. Além disso, o modelo proposto, com sua saída probabilística, pode ser utilizado como suporte à decisão, tendo em vista que o investidor pode possuir outras informações, confidenciais ou não, assim como pode ter até intuições a respeito de tendências políticas ou econômicas