Pengaruh Pemilihan Banyak Data dan Time Frame dalam Finance Forecasting dengan Linear Regression
Wahyu Cahyo Utomo 1 , Resty Wulanningrum 2 , Intan Nur Farida 3 1,2,3 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri Jl. Ahmad Dahlan No.76, Mojoroto, Kec. Mojoroto, Kota Kediri, Jawa Timur 64112 E-mail: 1 wahyu.utomo@unpkdr.ac.id , 2 resty0601@gmail.com , 3 in.nfarida@gmail.com

## ABSTRAK
Finance forecasting merupakan kegiatan yang berhubungan dengan aktifitas trading yang memiliki resiko yang besar. Pendekatan forecasting merupakan salah satu langkah yang dapat dilakukan untuk meminimalkan resiko melalui bidang ilmu komputer atau Informatika. Dalam hal ini tantangannya adalah membuat sebuah model yang memiliki  akurasi  yang  bagus  untuk  meminimalkan  resiko.  Pemilihan time  frame dan  pengunaan  banyak  data akan mempengaruhi akurasi karena setiap time frame memiliki range pergerakan yang berbeda. Berdasakan hal tersebut,  penelitian  ini  mencoba  menemukan  serta  melakukan  analisa  pengaruh time  frame dan  banyak  data sehingga mendapat model evaluasi yang optimal dengan metode linear regression . Beberapa variasi perubahan time  frame dan  banyak  data  akan  digunakan  untuk  melihat  hasil forecasting terbaik.  Dari  hasil  penelitian diperoleh time  frame semakin  turun  maka  hasil  evaluasi  MSE  lebih  baik.  Sedangkan  untuk  penurunan  jumlah data  juga  berpengaruh  terhadap  nilai  evaluasi  yang  semakin  kecil.  maka  dapat  disimpulkan  bahwa forecasting dalam  bidang finance memiliki  keunikan  karena  semakin  banyak  data  tidak  menjamin  bahwa  model  yang dihasilkan semakin bagus.
Kata Kunci: Finance Forecasting, Time Frame, Linear Model, Forex

## ABSTRACT
Financial forecasting is an activity related to trading activities that have a large risk. The forecasting approach is one of the steps that can be taken to minimize risk through the field of computer science or informatics. In this case  the  challenge  is  to  create  a  model  that  has  good  accuracy  to  minimize  risk.  Choosing  a  time  frame  and using a lot of data will affect accuracy because each time frame has a different movement range. Based on this, this study tries to  find  and analyze the influence of time frames and lots of data  so that an optimal  evaluation model is obtained using the linear regression method. Several variations of time frame changes and lots of data will be used to see the best forecasting results. From the research results, the lower the time frame, the better the MSE evaluation results. Meanwhile, the decrease in the amount of data also affects the evaluation value which is getting smaller. it can be concluded that forecasting in the field of finance is unique because more data does not guarantee that the resulting model will be better.
Keywords  : Finance Forecasting, time frame, Linear Model, Forex

## 1. PENDAHULUAN
Finance  forecasting merupakan  salah  satu pendekatan  dalam  memprediksi  atau  memproyeksi pergerakan  harga  kedepan  berdasarkan  data history atau  masa  lalu  (Cao  et  al.,  2019).  didalam  dunia finance terdapat  sesuatu  yang  diperdagangkan  yang disebut  dengan asset . Asset ini  sangat  luas, diantarannya  adalah  saham, index  volatility,  mata uang,  crypto  curenccy dan  lainnya.  Semua  asset dalam  perkembangaanya  sangat  mudah  untuk ditransaksikan  secara real  time dimana  pun  dan kapan pun. Kegiatan ini disebut dengan trading atau jual  beli.  Saat  ini  media  atau platform yang  cukup populer  digunakan  untuk  transaksi  adalah  meta trader  versi  4  dan  meta  trader  versi  5. Platform ini disediakan  oleh  pihak  ketiga  yang  disebut  dengan broker . Platform meta  trader  bersifat  gratis
digunakan  dan  data  yang  ada  didalamnya  dapat diekstraksi untuk melakukan analisa.
Data  didalam platform trading dibagi  dalam beberapa  bentuk time  frame .  Satuan  ini  merupakan interpletasi  bentuk  pergerakan  harga  dalam range waktu  tertentu.  Dalam platform meta  trader  data dibagi  menjadi time  frame  default :  MN,  W1,  D1, H4,  H1,  M30,  M15,  M5  dan  M1.  Pada  setiap time frame pergerakan  harga  dibentuk  kedalam candle stick yang  berisi  harga open,  high,  low  dan  close (Wang et al., 2021) . Selain dalam range time frame , faktor lain yang perlu diperhatikan adalah ketersedian  data.  Setiap time  frame yang  ada memiliki ketersediaan data  yang  berbeda. Selain  itu jika asset yang  diperdagangkan  cenderung  baru maka  ketersediaan  data  semakin  sedikit.  Berikut adalah  beberapa  penelitian  yang  mencoba  untuk melakukan  prediksi  dengan  mengunakan  metode
yang ada. Dalam penelitian  (Handayani et al., n.d.), metode  MA  dan  MACD  yang  termasuk  kedalam indikator bawaan meta trader diujikan terhadap time frame yang  berbeda.  Pada  penelitian  (Rundo  et  al., 2019),  juga  melakukan  analisa  tetapi  menggunakan time  frame 1  menit.  Kedua  penelitian  ini  memiliki perbedaan  dalam  hal  metode  dan  time  frame  yang digunakan.
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  berkaitan dengan finace  forecasting terutama  dengan  metode statistikal  dan machine  learning bahkan deep learning .  Pada  penelitian  (Chantarakasemchit  et  al., 2020)  metode  yang  digunakan  adalah  MLP  dan Linear  Regression .  Hasil  yang  diperoleh  adalah penggunaan Linear  regression lebih  bagus  jika dibandingkan  dengan  MLP.  Metode  ini  juga digunakan  didalam  penelitian  (Oetama  et  al.,  2022) pada  tahun  2022.  Dalam  penelitian  Oetama  dkk. Metode linear  regression berjalan  dengan  baik  dan dapat  digunakan  untuk  melakukan  seleksi  fitur.  Hal ini  memiliki  artian  bahwa  metode linear  regression merupakan  representasi  model Machine  learning dan  dapat  dikembangkan  serta  diujikan  kedalam metode lainnya.
Selain  dalam  faktor  metode  yang  digunakan, faktor  pemilihan,  penggunaan  dan time  frame data juga mempengaruhi akurasi dari suatu model. Dalam penelitian  (Handayani  et  al.,  n.d.), time  frame  yang digunakan  adalah Daily sampai  dengan  satu  jam. Berbeda dengan penelitian (Rundo et al., 2019) yang menggunakan time  frame satu  menit.  Namun  ada juga  yang  menggunakan  time  frame daily untuk melakukan forecasting (Chantarakasemchit  et  al., 2020)(Oetama  et  al.,  2022).  Berdasarkan  penelitian yang sudah  ada, dapat disimpulkan tidak ada aturan baku yang digunakan untuk menentukan time frame. Oleh karena itu penelitian ini menganalisis pengaruh penggunaan  time  frame  dan  banyak  data  yang digunakan didalam model.
Dari  uaraian  singkat  diatas  dapat  disimpulkan terdapat  sebuah  gap  penelitian  berupa  penggunaan time  frame  yang  tepat  dan  banyak  data  yang digunakan.  Kesalahan  pemilihan time  frame dan banyak  penggunaan  data  akan    mempengaruhi tingkat  keberhasilan  atau  akurasi  model  yang dihasilkan. Oleh karena itu dalam penelitian ini akan berfokus  untuk  mengetahui  efek  pemilihan  besar time frame dan banyak data yang digunakan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Pada  tahapan  ini  dirancang  langkah-langkah dalam  melakukan  penelitian  secara  tersruktur. Tahapan pengumpulan data sampai dengan kesimpulan  yang  didapatkan  dalam  penelitian  akan dijabarkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Pada  awal  tahapan  penelitian  ini  melaukan proses  ekstraksi  pada  aplikasi  meta  trader  yang sudah  disediakan  oleh broker Deriv.  Data  ini  dapat diekstraksi  melalui API ataupun dalam  bentuk CSV file .  Proses  selanjutkan  dilakukan  ekplorasi  data. Baik  secara visual maupun  statikstik.  Proses selanjutnya adalah proses inti dalam penelitian yaitu menemukan  pengaruh  dari  penggunaan time  frame dan  panjang  data  yang  digunakan  dalam  model machine  learning .  Kedua  proses  ini  memerlukan beberapa  langkah  yang  cukup  detail.  Selanjutnya adalah  menyimpulkan dari  beberapa data hasil  yang sudah terkumpul.

## 2.2 Simulasi time frame
Time  frame merupakan  satuan  waktu  didalam bidang trading .  Meta  trader  yang  merupakan platform untuk  jual  beli  menyediakan time  frame MN  sampai  dengan  M1.  MN  adalah time  frame bulanan  sedangkan  M1  adalah  satu  menit.  Dalam penelitian  ini  hanya  mencoba  D1  sampai  dengan M5.  Hal  ini  didasari  dari  penelitian  sebelumnya (Chantarakasemchit  et  al.,  2020)(Oetama  et  al., 2022)  yang  menggunakan D1. Berikut adalah detail pengujian yang akan dilakukan didalam penelitian.
Tabel 1. Simulasi Time frame No Nama Model Time Frame 1 MD1-5000 D1 (Satu Hari) 2 MH4-5000 H4 (4 Jam) 3 MH1-5000 H1 (1 Jam) 4 MM30-5000 M30 (30 Menit) 5 MM15-5000 M15 (15 Menit) 6 MM5-5000 M5 (5 Menit)
Dalam  tabel  1  terdapat  6  model  yang  akan diujikan.  Setiap  model  dibedakan  nilai time  frame yang  digunakan  seperti  M30  berarti range waktu
yang  digunakan  oleh  mode  adalah candle setiap  30 menit.  Dari  segi  jumlah  data  disini  masih  sama semua yaitu 5000 data atau records .

## 2.3 Simulasi Banyak Data
Setelah  melakukan  pengujian time  frame dan mengetahui  pengaruhnya.  Penelitian  dilanjutkan dengan  proses  ujicoba  untuk  mendapatkan  analisa tentang  perubahan  banyak  data  yang  digunakan. Dalam  tahapan  ini  data  yang  digunakan  akan simultan  dikurangi  sebanyak  1000  data.  Yang pertama dilakukan adalah melakukan pengujian pada time frame terbesar yaitu D1.

## Tabel 2. Simulasi Banyak data D1
No Nama Model Time Frame 1 MD1-5000 D1 (Satu Hari) 2 MD1-4000 D1 (Satu Hari) 3 MD1-3000 D1 (Satu Hari) 4 MD1-2000 D1 (Satu Hari) 5 MD1-1000 D1 (Satu Hari)
Setelah  melakukan  ujicoba  terhadap time  frame terbesar  yaitu  D1.  Eksperimen  dilanjutkan  pada tahapan kedua yaitu pada time frame M5 atau candle setiap 5 menit.
Tabel 3. Simulasi Banyak data M5 No Nama Model Time Frame 1 MM5-5000 M5 (5 Menit) 2 MM5-4000 M5 (5 Menit) 3 MM5-3000 M5 (5 Menit) 4 MM5-2000 M5 (5 Menit) 5 MM5-1000 M5 (5 Menit)

## 2.4 Linear Regression
Linear regression  merupakan salah  satu metode keluarga supervised  learning .  Metode  ini  banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan prediksi  regressi.  Salah  satu  permasalahan  yang dapat  diatasi  adalah  melakukan  prediksi  pergerakan harga  finance  forecasting  (Chantarakasemchit et al., 2020)(Oetama  et  al.,  2022)(Mabrouk  et  al., 2022)(Soni  et  al.,  2022).  Berikut  adalah  definisi formula  Linear  Regression  (Chantarakasemchit  et al., 2020) :
Dimana adalah nilai  intercept dan merupakan nilai koefisien dari input data training. Sedangkan Y merupakan varibel output regresi.

## 2.5 Mean Square Error
Mean  Square  Error biasa  disebut metric MSE. Metric evaluasi  ini  merupakan  metode  untuk menghitung  jarak  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai sesungguhnya.  Semakin  kecil  nilai  evaluasi  yang dihasilkan,  maka  model  yang  dibangun  semakin bagus. Metode evaluasi ini banyak digunakan untuk
menilai  model-model  yang  dibangun  atau  bertipe metode  regressi.  Begitu  juga  metode  ini  banyak digunakan  didalam  penelitian  yang  bertemakan finance  forecasting  (Kurani  et  al.,  2023)(Du  et  al., 2019)(Qin et al., 2021). Berikut adalah formula yang digunakan dalam metric MSE:
Dimana  N  adalah  banyak  data  sample  dalam evalausi. adalah  hasil  nilai  prediksi  model, sedangkan adalah  nilai  aktual  atau  nilai  asli  dari data sample.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  bagian  ini penelitian  akan dibahas secara detail  setiap step seperti  pada  gambar  1.  Berikut adalah  hasil temuan dan  implementasi  model linear regression sebagai model latih.
1. Ekstraksi data
Sebelum  melakukan  pelatihan  kedalam  model, peneliti melakukan ekstraksi data dalam meta trader 5  dengan  menggunakan API dan library dalam bahasa  pemograman  python.  Berikut  adalah  code ekstraksi data yang digunakan.

## Gambar 2. Code ektraksi data
Kode  yang  ada  dalam  gambar  2  merupakan potongan code untuk  ektraksi  data  menggunakan bahasa pemograman python. Line empat merupakan code  API  yang  terhubung  dengan  meta  trader  5. Asset  trading  yang  diekstraksi  pada  code  tersebut adalah  "Volatility  75  (1s)  Index".  Sedangkan  untuk time frame didefinisikan dengan code “mt5.TIMEFRAME_D1”. Sesuai dengan rancangan pada  subab  sebelumnya,  code  time  frame  akan dirubah secara simultan. Begitu pula dengan banyak data  yang  digunakan.  Pada  gambar  2  line  4  data yang digunakan sebanyak 5000 records.

## 2. Eksplorasi data
Data  yang  didapatkan  pada  tahapan  sebelumnya akan  digunakan  proses  eksplorasi  secara  statistik maupun visual .  Berikut  adalah  tampilan  data  yang berhasil diambil dari aplikasi meta trader 5.

## Gambar 3. Data Ekstraksi
Data  ekstraksi  (gambar  3)  berisikan  beberapa variabel default  API .  Data tersebut terdiri  dari open sebagai harga pembuka disetiap time framenya . High sebagai  harga  tertinggi  dalam  satu  satuan candle time frame . Low sebagai harga terendah yang pernah dicapai  oleh  satu candle  time  frame .  Dan close sebagai  harga  penutupan  pada  setiap  satuan time frame. Jika  dalam  satuan time  frame harian  maka setiap  harinya  akan  diinterpretasikan  kedalam  satu buah candle  stick. Selanjutnya  adalah  melihat  atau analisa dengan menggunakan pendekatan statistik.

## Gambar 4. Dekripsi statistik data D1
Pengamatan  menggunakan  pendekatan  statistik bertujuan  sebagai  bahan  awal  analisa  kedepan. seperti  potensi  hasil  perolehan  model  dan  lainnya. Pada gambar 4 terlihat ada nilai max dan min setiap variabelnya.  Dari  hasil  pengamatan  terlihat  bahwa perubahan  time  frame  akan  mempengaruhi range pergerakan  harga  yang  bisa terjadi. Berdasarkan  hal tersebut maka peneliti mencoba untuk merubah time frame seperti yang ada dibawah ini.
Bisa  diamati  pada  gambar  4  dan  gambar  5  terjadi perbedaan yang cukup signifikan. Nilai min dan max gambar 5 jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai  pada  gambar  4.  Berdasarkan  hal  ini  maka hipotesa  awal  adalah  penurunan time  frame pada model akan mempengaruhi nilai evaluasi dikarenakan  jarak  pergerakan  harga  semakin  kecil. Selain dalam hal range pada tahapan ekplorasi akan membuktikan apakah metode yang digunakan sudah sesuai  dengan  datanya  atau  belum.  Kesesesuaian yang  dimaksud  adalah  data  bersifat linear atau nonlinear .  Hal  ini  akan  berpengaruh  terhadap metode yang digunakan.

## Gambar 6. Nilai P-value
Gambar 6 merupakan nilai uji p-value. Dari data yang  ada  diujikan  memperoleh  0.81.  Hal  ini membuktikan  bahwa  varibel open,  high,  low  dan close memiliki keterkaitan yang erat atau berkorelasi.  Dengan  hasil  tersebut  maka  dapat dikatakan  bahwa  data  bersifat linear karena  berada diatas  0.005.  Sebagai  gambaran  bahwa  nilai open naik maka nilai close naik. Hal ini dapat mendukung keputusan  penggunaan linear  regression yang semula berdasarkan literatur.
3. Simulasi Time Frame Setelah melakukan ekplorasi data untuk mengetahui  tipe  dan  karakteristik  data.  Proses dilanjutkan dengan memasukan data kedalam model Linear  Regression .  Data  yang  digunakan  dalam model  sesuai  dengan  perencanaan  simulasi  pada tabel  1.  Berikut  adalah  nilai  evaluasi  MSE  masing- masing model.
Tabel 4. Nilai evaluasi Time frame
No Nama Model Time Frame Evaluasi 1 MD1-5000 D1 (Satu Hari) 2560182.1 84 2 MH4-5000 H4 (4 Jam) 63556.671 3 MH1-5000 H1 (1 Jam) 6728.381 4 MM30-5000 M30 (30 Menit) 3930.758 5 MM15-5000 M15 (15 Menit) 1115.320 6 MM5-5000 M5 (5 Menit) 251.316
Dengan  menggunakan banyak data  yang sama  yaitu 5000  dalam  masing-masing time  frame .  Diperoleh bahwa Evaluasi terbesar berada pada Time frame D1 atau Daily .  Sedangkan  nilai  terkecil  diperoleh  pada model time  frame M5  atau  setiap  5  menit.  Hal  ini sejalan  sesuai  dengan  pengamatan  ekprolasi  data pada  subab  sebelumnya.  Semakin  kecil time  frame
yang  digunakan  maka  semakin  kecil  nilai  evaluasi yang  diperoleh.  Berdasarkan  hasil  pengamatan  ini maka penelitian sebelumnya yang memiliki perbedaan  dalam  hal time  frame tidak  bisa dibandingkan.  Begitu  juga  ketika  mata  uang  atau asset yang dibandingkan berbeda maka perbandingan  tersebut  tidak  valid.  Berikut  adalah tampilan  visual  yang  membuktikan  bahwa  setiap variabel dalam data saling berkorelasi atau linear .

## Gambar 7. Linearity data
4. Simulasi Banyak Data
Diperoleh  bahwa time  frame terbaik  adalah  M5 atau  pergerakan  harga  setiap  5  menit.  Pada  tahapan selanjutnya adalah melakukan eksperimen perubahan  jumlah  data  yang  digunakan  didalam model.  Hal  ini  juga  memberikan  langkah  positif apabila asset yang diprediksi memiliki kecenderungan  data  yang  masih  sedikit.  Berikut adalah hasil ujicoba perubahan jumlah data.

## Tabel 5. Nilai Evaluasi perubahan M5
Nama Model Time Frame Evaluasi MM5-5000 M5 (5 Menit) 251.316 MM5-4000 M5 (5 Menit) 241.116 MM5-3000 M5 (5 Menit) 228.383 MM5-2000 M5 (5 Menit) 224.330 MM5-1000 M5 (5 Menit) 207.562
Pada  tabel  5  telah  dijabarkan  hasil  evaluasi masing-masing  model.  Semua  model  menggunakan time  frame  M5  dengan  perubahan  jumlah  data. Dalam  tabel  terlihat  bahwa  semakin  turun  jumlah data  yang  digunakan  maka  nilai  evaluasi  semakin kecil.  Untuk  memperkuat  analisa  maka  dilakukan ujicoba  kedua  didalam time  frame  Daily sebagai time frame yang paling besar nilai evaluasinya.
Tabel 6. Nilai Evaluasi perubahan Daily Nama Model Time Frame Evaluasi MD1-5000 D1 (Satu Hari) 2560182.184 MD1-4000 D1 (Satu Hari) 665507.684 MD1-3000 D1 (Satu Hari) 224017.372 MD1-2000 D1 (Satu Hari) 176660.615 MD1-1000 D1 (Satu Hari) 154012.301
Dalam  percobaan  kedua  dilakukan  perubahan jumlah  data  yang  sama  seperti  pada  tabel  5.  Hasil yang  ada  semakin  menguatkan statement pada percobaan  pertama.  Nilai  evaluasi  semakin  bagus ketika data yang digunakan semakin kecil.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  eksperimen yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa semakin rendah penggunaan time frame menghasilkan  akurasi  model  yang  semakin  bagus.
Selain itu penggunaan data yang sedikit pada Linear regression memberikan impact yang cukup significant dalam  penurun  nilai  evaluasi  MSE.  Hal ini  dapat  menjadi  bahan  argumentasi  untuk melakukan  pemilihan time  frame dan  banyak  data sebelum dimasukan kedalam model.

## PUSTAKA
Cao, J., Li, Z., & Li, J. (2019). Financial time series forecasting  model  based  on  CEEMDAN  and LSTM. Physica  A:  Statistical  Mechanics  and Its Applications , 519 , 127–139. https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.11.061 Chantarakasemchit,  O.,  Nuchitprasitchai,  S.,  & Nilsiam, Y. (2020). Forex Rates Prediction on EUR/USD  with  Simple  Moving  Average Technique  and  Financial  Factors. 17th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology,  ECTI-CON  2020 ,  771–774.
https://doi.org/10.1109/ECTI- CON49241.2020.9157907
Du,  J.,  Liu,  Q.,  Chen,  K.,  &  Wang,  J.  (2019).
Forecasting stock prices in two ways based on LSTM  neural  network. Proceedings  of  2019
IEEE 3rd Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control  Conference,  ITNEC  2019 , Itnec , 1083–1086. https://doi.org/10.1109/ITNEC.2019.8729026 Handayani, I., Yulius, H., Rahardja, U., Aini, Q., & Febriyanto,  E.  (n.d.). Longer  Time  Frame Concept  for  Foreign  Exchange  Trading Indicator using Matrix Correlation Technique . Kurani,  A.,  Doshi,  P.,  Vakharia,  A.,  &  Shah,  M. (2023).  A  Comprehensive  Comparative  Study of  Artificial  Neural  Network  (ANN)  and Support  Vector  Machines  (SVM)  on  Stock Forecasting. Annals  of  Data  Science , 10 (1),
183–208.  https://doi.org/10.1007/s40745-021-
00344-x Mabrouk,  N.,  Chihab,  M.,  Hachkar,  Z.,  &  Chihab,
Y. (2022). Intraday Trading Strategy based on
Gated  Recurrent  Unit  and  Convolutional Neural  Network:  Forecasting  Daily  Price Direction. International  Journal  of  Advanced Computer  Science  and  Applications , 13 (3), 585–592. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2022.013036 9 Oetama, R. S., Gaol, F. L., Soewito, B., & Warnars,
H.  L.  H.  S.  (2022).  Finding  Features  of
Multiple  Linear  Regression  On  Currency Exchange  Pairs. Ultima  InfoSys :  Jurnal  Ilmu
Sistem Informasi , 13 (1),
46–53. https://doi.org/10.31937/si.v13i1.2683 Qin,  J.,  Tao,  Z.,  Huang,  S.,  &  Gupta,  G.  (2021).
Stock Price Forecast Based on ARIMA Model and  BP  Neural  Network  Model. 2021  IEEE 2nd  International  Conference  on  Big  Data, Artificial  Intelligence  and  Internet  of  Things Engineering,  ICBAIE  2021 , Icbaie ,  426–430. https://doi.org/10.1109/ICBAIE52039.2021.93 89917
Rundo, F., Trenta, F., di Stallo, A. L., & Battiato, S.
(2019). Grid trading system robot (GTSbot): A novel  mathematical  algorithm  for  trading  FX market. Applied  Sciences  (Switzerland) , 9 (9). https://doi.org/10.3390/app9091796 Soni,  P.,  Tewari,  Y.,  &  Krishnan,  D.  (2022). Machine  Learning  Approaches  in  Stock  Price Prediction:  A  Systematic  Review. Journal  of
Physics: Conference Series , 2161 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/2161/1/012065 Wang,  H.,  Huang,  W.,  &  Wang,  S.  (2021). Forecasting open-high-low-close data contained
in
candlestick chart . http://arxiv.org/abs/2104.00581