LSTM کے ذریعے حصص کے رجحان میں اگلے دن کی تبدیلیوں کی پیش گوئی

خلاصہ

ای-TRENDS حصص کے رجحانات میں اگلے دن کی تبدیلیوں کی پیش گوئی کے لیے LSTM کا ایک خاکہ پیش کرتا ہے۔ یہ S&P 500 کے سب سے بڑے 30 حصص پر توجہ دیتا ہے اور 2005 سے 2025 تک کے بازاری ادوار میں توثیق بیان کرتا ہے۔ رجحان کی سطح کی براہِ راست پیش گوئی کے بجائے، طریقہ روزانہ کے فرق کی پیش گوئی کرتا ہے، جس سے مصنفین کے مطابق بائس اور ویریئنس کے درمیان سمجھوتا کم ہو سکتا ہے۔

مقالہ عام کم از کم مربعات، رج، لاسو اور لائٹ جی بی ایم ریگریشن کے ساتھ موازنوں اور پورٹ فولیو کی ان نقلی آزمائشوں کی اطلاع دیتا ہے جو متبادل ماڈلز کے مقابلے میں نفع و نقصان کا جائزہ لیتی ہیں۔ خلاصے میں دعویٰ کیا گیا ہے کہ نقلی آزمائشیں معاشی فائدہ دکھاتی ہیں، مگر کارکردگی کے اعداد، پورٹ فولیو بنانے کی تفصیلات، لین دین کے اخراجات، یا خطرے کے پیمانے نہیں دیے گئے۔ بیان کردہ جائزے کا عرصہ اور اثاثوں کا انتخاب بھی نتائج کو عمومی بنانے کی حد محدود کرتے ہیں۔ وضاحت میں پیش گوئی کا طریقہ اور تقابلی جانچ کا منصوبہ دیا گیا ہے، لیکن مضبوطی یا لائیو ٹریڈنگ میں افادیت جانچنے کے لیے طریقۂ کار اور تجرباتی شواہد کی مزید تفصیل درکار ہے۔

اہم خیالات

• یہ خاکہ حصص کے رجحانات میں اگلے دن کی تبدیلیوں کی پیش گوئی کے لیے LSTM استعمال کرتا ہے۔
• مطالعہ S&P 500 کے بڑے 30 حصص پر توجہ دیتا ہے اور 2005 سے 2025 تک کے ڈیٹا کا جائزہ لیتا ہے۔
• سطحوں کے بجائے فرق کی پیش گوئی کو بائس اور ویریئنس کا سمجھوتا کم کرنے کے لیے تجویز کیا گیا ہے۔
• رپورٹ کردہ تقابلی ماڈلز میں OLS، رج، لاسو اور لائٹ جی بی ایم ریگریشن شامل ہیں۔
• پورٹ فولیو کی نقلی آزمائشوں میں فائدہ دکھایا گیا ہے، اگرچہ خلاصے میں کارکردگی یا اخراجات کے تفصیلی اعداد نہیں ہیں۔

ٹیگز

# E-TRENDS: Enhanced LSTM Trend Forecasting for Equities


# E-TRENDS: Enhanced LSTM Trend Forecasting for Equities









Trend-following strategies underpin many systematic trading approaches yet struggle under nonstationary and nonlinear market regimes. We propose an LSTM-based framework to forecast next-day trend differences ($Δ_t$) for the top 30 S\&P 500 equities, validated across market cycles (2005--2025). Key contributions include: (i) formal proof of bias-variance reduction via differencing, (ii) exhaustive empirical benchmarks against OLS, Ridge, and Lasso, (iii) portfolio simulations confirming economic gains in terms of overall PNL compared to other models like OLS, Ridge, Lasso or LightGBM Regressor

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔