Fuzzy Rule-Based Prediction of Gold Prices using News Affect

Zobrazit minimální záznam

dc.contributor.author Hájek, Petr
dc.contributor.author Novotný, Josef
dc.date.accessioned 2023-07-12T13:06:41Z
dc.date.available 2023-07-12T13:06:41Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.issn 0957-4174
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/10195/81113
dc.description.abstract Because of gold's value, systems for predicting its price have attracted extensive interest in the scientific and industrial communities. Diverse artificial intelligence methods outperform traditional statistical methods in predicting short- and long-term gold price. However, previous research has neglected the transparency of these systems, nor have these systems incorporated the potentially important effect of media sentiment on investment decisions. Therefore, we here propose a fuzzy rule-based prediction system with a component that processes various aspects of news stories. This system is trained on historical data to provide investors with one- and five-days-ahead gold price predictions while achieving a highly interpretable trading strategy in terms of rule complexity. We demonstrate that the proposed system is effective in terms of both prediction accuracy and interpretability compared with state-of-the-art models, such as extreme learning machines and neural networks with deep learning. Our findings suggest that the component of news affect is particularly important for one-day-ahead predictions. We also show that the proposed system performs well in terms of average annual return while providing an interpretable set of linguistic trading rules. This has important implications for investors. eng
dc.format article 116487 eng
dc.language.iso eng
dc.publisher Pergamon-Elsevier Science Ltd. eng
dc.relation.ispartof Expert Systems with Applications, volume 193 eng
dc.rights open access eng
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject gold price eng
dc.subject prediction eng
dc.subject fuzzy rule-based system eng
dc.subject news eng
dc.subject sentiment eng
dc.subject cena zlata cze
dc.subject předpověď cze
dc.subject systém založený na fuzzy pravidlech cze
dc.subject zprávy cze
dc.subject sentiment cze
dc.title Fuzzy Rule-Based Prediction of Gold Prices using News Affect eng
dc.title.alternative Predikce cen zlata na základě fuzzy pravidel s využitím sentimentu zpráv cze
dc.type article eng
dc.description.abstract-translated Vzhledem k hodnotě zlata se systémy pro předpovídání jeho ceny těší velkému zájmu vědecké a manažerské komunity. Různé metody umělé inteligence překonávají tradiční statistické metody při předpovídání krátkodobé a dlouhodobé ceny zlata. Dosavadní výzkum však zanedbával transparentnost těchto systémů a nezahrnoval ani potenciálně důležitý vliv mediálního sentimentu na investiční rozhodnutí. Proto zde navrhujeme predikční systém založený na fuzzy pravidlech s komponentou, která zpracovává různé aspekty zpravodajských zpráv. Tento systém je naučen na historických datech a poskytuje investorům předpovědi ceny zlata na jeden a pět dní dopředu, přičemž dosahuje vysoce interpretovatelné obchodní strategie z hlediska složitosti pravidel. Prokazujeme, že navrhovaný systém je efektivní jak z hlediska přesnosti předpovědí, tak z hlediska interpretovatelnosti ve srovnání s nejmodernějšími modely, jako jsou extrémní učící se stroje a neuronové sítě s hlubokým učením. Naše zjištění naznačují, že složka ovlivnění zpráv je důležitá zejména pro předpovědi na jeden den dopředu. Ukazujeme také, že navrhovaný systém dosahuje dobrých výsledků z hlediska průměrného ročního výnosu a zároveň poskytuje interpretovatelný soubor lingvistických obchodních pravidel. To má důležité důsledky pro investory. cze
dc.peerreviewed yes eng
dc.publicationstatus published eng
dc.identifier.doi 10.1016/j.eswa.2021.116487
dc.relation.publisherversion https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417421017656
dc.rights.licence CC BY-NC-ND 4.0
dc.project.ID GA19-15498S/Modelování emocí ve verbální a neverbální manažerské komunikaci pro predikci podnikových finančních rizik cze
dc.identifier.wos 000800274500014
dc.identifier.scopus 2-s2.0-85122592362
dc.identifier.obd 39887938


Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích

Zobrazit minimální záznam

open access Kromě případů, kde je uvedeno jinak, licence tohoto záznamu je open access

Vyhledávání


Rozšířené hledání

Procházet

Můj účet