The thesis concerns the topic of forecasting using Neural Networks, particu- larly the return and volatility forecasting in the volatile period of Covid-19. The thesis uses adjusted close daily data from Jan 1, 2000, until Jan 1, 2021, of the S&P index and Prague Exchange Stock index (PX). The comparison was between the vanilla econometrical model, a neural network model, and a hybrid neural network model. Hybrid neural networks were constructed with an additional feature column of the fitted econometrical model. Additionally to comparing the prediction, a risk-return trade-o analysis of the forecasted series was conducted. The test period for all models was from Jan 1, 2020, until Jan 1, 2021, where predictions were made. During the test period, MSE be- tween predicted and true values was extracted and compared. The results are that the hybrid model outperformed both econometrical as well as only neural networks models. Furthermore, the risk-return trade-o forecast provided by the hybrid model fares better than the other ones. JEL Classification C53, C81 Keywords Financial Time Series, Forecasting, Neural Net- works, ARIMA, GARCH Title Forecasting with Neural Network during Covid- 19 Crisis Author's e-mail tiep.luud@gmail.com Supervisor's e-mail barunik@fsv.cuni.cz

Deep learning techniques have exhibited remarkable capabilities in capturing nonlinear patterns and dependencies in time series data. Therefore, this study investigates the application of the Long-Short-Term-Memory (LSTM) algorithm for stock price prediction in intraday quantitative trading using Swedish stocks in the OMXS30 index from February 28, 2013, to March 1, 2023. Contrary to previous research [12, 32] suggesting that past movements or trends in stock prices cannot predict future movements, our analysis finds limited evidence supporting this claim during periods of high volatility. We discover that incorporating stock-specific technical indicators does not significantly enhance the predictive capacity of the model. Instead, we observe a trade-off: by removing the seasonal component and leveraging feature engineering and hyperparameter tuning, the LSTM model becomes proficient at predicting stock price movements. Consequently, the model consistently demonstrates high accuracy in determining price direction due to consistent seasonality. Additionally, training the model on predicted return differences, rather than the magnitude of prices, further improves accuracy. By incorporating a novel long-only and long-short trading strategy using the one-day-ahead predictive price, our model effectively captures stock price movements and exploits market inefficiencies, ultimately maximizing portfolio returns. Consistent with prior research [14, 15, 31, 32], our LSTM model outperforms the ARIMA model in accurately predicting one-day-ahead stock prices. Portfolio returns consistently outperforms the stock market index, generating profits over the entire time period. The optimal portfolio achieves an average daily return of 1.2%, surpassing the 0.1% average daily return of the OMXS30 Index. The algorithmic trading model demonstrates exceptional precision with a 0.996 accuracy rate in executing trades, leveraging predicted directional stock movements. The algorithmic trading model demonstrates an impressive 0.996 accuracy when executing trades based on predicted directional stock movements. This remarkable performance leads to cumulative and annualized excessive returns that surpass the index return for the same period by a staggering factor of 800. / Djupinlärningstekniker har visat en enastående förmåga att fånga icke-linjära mönster och samband i tidsseriedata. Med detta som utgångspunkt undersöker denna studie användningen av Long-Short-Term-Memory (LSTM)-algoritmen för att förutsäga aktiepriser med svenska aktier i OMXS30-indexet från den 28 februari 2013 till den 1 mars 2023. Vår analys finner begränsat stöd till tidigare forskning [12, 32] som hävdar att historisk aktierörelse eller trend inte kan användas för att prognostisera framtida mönster. Genom att inkludera aktiespecifika tekniska indikatorer observerar vi ingen betydande förbättring i modellens prognosförmåga. genom att extrahera den periodiska komponenten och tillämpa metoder för egenskapskonstruktion och optimering av hyperparametrar, lär sig LSTM-modellen användbara egenskaper och blir därmed skicklig på att förutsäga akrieprisrörelser. Modellen visar konsekvent högre noggrannhet när det gäller att bestämma prisriktning på grund av den regelbundna säsongsvariationen. Genom att träna modellen att förutse avkastningsskillnader istället för absoluta prisvärden, förbättras noggrannheten avsevärt. Resultat tillämpas sedan på intradagshandel, där förutsagda stängningspriser för nästkommande dag integreras med både en lång och en lång-kort strategi. Vår modell lyckas effektivt fånga aktieprisrörelser och dra nytta av ineffektiviteter på marknaden, vilket resulterar i maximal portföljavkastning. LSTM-modellen är överlägset bättre än ARIMA-modellen när det gäller att korrekt förutsäga aktiepriser för nästkommande dag, i linje med tidigare forskning [14, 15, 31, 32], är . Resultat från intradagshandeln visar att LSTM-modellen konsekvent genererar en bättre portföljavkastning jämfört med både ARIMA-modellen och dess jämförelseindex. Dessutom uppnår strategin positiv avkastning under hela den analyserade tidsperioden. Den optimala portföljen uppnår en genomsnittlig daglig avkastning på 1.2%, vilket överstiger OMXS30-indexets genomsnittliga dagliga avkastning på 0.1%. Handelsalgoritmen är oerhört exakt med en korrekthetsnivå på 0.996 när den genomför affärer baserat på förutsagda rörelser i aktiepriset. Detta resulterar i en imponerande avkastning som växer exponentiellt och överträffar jämförelseindex med en faktor på 800 under samma period.