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...
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| Veröffentlicht in: | Humanities & social sciences communications Jg. 12; H. 1; S. 100 - 15 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
London
Palgrave Macmillan UK
29.01.2025
Springer Nature B.V Springer Nature |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2662-9992, 2662-9992 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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