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: Tuhin, Kamrul Hasan, Nobi, Ashadun, Rakib, Mahmudul Hasan, Lee, Jae Woo
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: London Palgrave Macmillan UK 29.01.2025
Springer Nature B.V
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ISSN:2662-9992, 2662-9992
Online-Zugang:Volltext
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