Long short-term memory autoencoder based network of financial indices
We present a novel approach for analyzing financial time series data using a Long Short-Term Memory Autoencoder (LSTMAE), a deep learning method. Our primary objective is to uncover intricate relationships among different stock indices, leading to the extraction of stock networks. We examine time se...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Humanities & social sciences communications Ročník 12; číslo 1; s. 100 - 15 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
London
Palgrave Macmillan UK
29.01.2025
Springer Nature B.V Springer Nature |
| Témata: | |
| ISSN: | 2662-9992, 2662-9992 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!