This study is about prediction of the stockmarket through a comparison of neural networks and statistical models. The study aims to improve the accuracy of stock prediction. Much of the research made on predicting shares deals with statistical models, but also neural networks and then mainly the types RNN and CNN. No research has been done on how these neural networks can be combined, which is why this study aims for this. Tests are made on statistical models, neural networks and combined neural networks to predict stocks at minute level. The result shows that a combination of two neural networks of type RNN gives the best accuracy in the prediction of shares. The accuracy of the predictions increases further if these combined neural networks are trained to predict different time horizons. In addition to tests for accuracy, simulations have also been made which also confirm that there is some possibility to predict shares. Two combined RNNs gave best results, but in the simulations, even CNN made good predictions. One conclusion can be drawn that the stock market is not entirely effective as some opportunity to predict future values exists. Another conclusion is that neural networks are better than statistical models to predict stocks if the neural networks are combined and are of type RNN. / Denna studie behandlar prediktion av aktier genom en jämförelse av neurala nätverk och statistiska modeller. Studien syftar till att förbättra noggrannheten för aktieprediktion. Mycket av den forskning som gjorts om att förutspå aktier behandlar statistiska modeller, men även neurala nätverk och då främst typerna RNN och CNN. Ingen forskning har dock gjorts på hur dessa neurala nätverk kan kombineras, varför denna studie syftar till just detta. Tester är gjorda på statistiska modeller, neurala nätverk och kombinerade neurala nätverk för att förutspå aktier på minutnivå. Resultatet visar att en kombination av två neurala nätverk av typen RNN ger bäst noggrannhet vid prediktion av aktier. Noggrannheten i prediktionerna ökar ytterligare om dessa neurala nätverk tränas för att förutspå olika tidshorisont. Utöver tester för prediktionernas noggrannhet har även simuleringar genomförts som även de bekräftar att viss möjlighet finns att förutspå aktier. Två kombinerade RNN gav bra resultat, men här visade även CNN bra prediktioner. En slutsats kan dras om att aktiemarknaden inte är helt effektiv då viss möjlighet att förutspå framtida värden finns. Ytterligare en slutsats är att neurala nätverk är bättre än statistiska modeller till att förutspå aktier om de neurala nätverken kombineras och är av typen RNN.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:bth-18214 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Oskarsson, Gustav |
| Publisher | Blekinge Tekniska Högskola, Institutionen för industriell ekonomi |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0023 seconds