Abstract: As stocks have been developing over decades, the trend and the price of a stock are more often used for predictions in stock market analysis. In the field of finance, an accurate stock future trending can not only help decision-makers estimate the possibility of profit, but also help them avoid risks. In this research, we present a quantitative approach to predicting the trend of stocks in which a clustering model is employed to mine the stock trends patterns from historical stock price data. Stock series clustering is a special kind of time series clustering. We aim to find out the trend types, e.g. rising, falling and others, of a stock at time intervals, and then make use of the past trends to predict its future trend. The proposed prediction method is based on Graph Convolutional Neural Network for clustering and Long Short-Term Memory model for prediction. This method is suitable for the data clustering of unbalanced classes too. The experiments on real-world stock data demonstrate that our method can yield accurate forecasts. In the long run, the proposed method can be used to explore new possibilities in the research field of time series clustering, such as using other graph neural networks to predict stock trends.Comme les prix des actions évoluent au fil des décennies, la tendance et le prix
d’une action sont souvent utilisés pour effectuer des prévisions en bourse. Bien anticiper la tendance future des actions peut non seulement aider les décideurs à mieux estimer les possibilités de profit, mais aussi les risques. Dans cette thèse, une approche quantitative est présentée pour prédire les fluctuations d’actions. L’approche se base sur une méthode de clustering pour identifier la tendance des actions à partir de leurs données historiques. C’est un type particulier de clustering appliqué sur des séries chronologiques. Il consiste à découvrir les tendances des actions sur des intervalles de temps, tel que des tendances haussières, des tendances baissières, et ensuite d’utiliser ces tendances pour prédire leurs états futurs. La méthode de prédiction proposée se base sur les réseaux de neurones convolutionnels graphiques et des réseaux récurrents mémoire pour la prédiction. Cette méthode fonctionne également sur des ensembles de données où la proportion des classes est déséquilibrée. Les données historiques des actions démontrent que la méthode proposée effectue des prévisions précises. La méthode proposée peut ouvrir une nouvelle perspective de recherche pour le clustering de séries chronologiques, notamment l’utilisation d‘autres réseaux de neurones graphiques pour prédire les tendances des actions
