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...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Humanities & social sciences communications Ročník 12; číslo 1; s. 100 - 15
Hlavní autoři: Tuhin, Kamrul Hasan, Nobi, Ashadun, Rakib, Mahmudul Hasan, Lee, Jae Woo
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!
Nejprve se musíte přihlásit.