A Consolidated Volatility Prediction with Back Propagation Neural Network and Genetic Algorithm

要約

このペーパーでは、新興株式市場のボラティリティを予測するための AI アルゴリズムを使用した独自のアプローチを提供します。
従来、株式のボラティリティは、ヒストリカル ボラティリティ、モンテカルロ シミュレーション、およびインプライド ボラティリティから導出されます。
この論文では、筆者は新興株式市場の将来のボラティリティを予測するために、バックプロパゲーション ニューラル ネットワークと遺伝的アルゴリズムを使用した統合モデルを設計し、その結果が誤差が少なく非常に正確であることを発見しました。

要約(オリジナル)

This paper provides a unique approach with AI algorithms to predict emerging stock markets volatility. Traditionally, stock volatility is derived from historical volatility,Monte Carlo simulation and implied volatility as well. In this paper, the writer designs a consolidated model with back-propagation neural network and genetic algorithm to predict future volatility of emerging stock markets and found that the results are quite accurate with low errors.

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