## PREDIKSI FOREX MENGGUNAKAN MODEL NEURAL NETWORK

## R. Hadapiningradja Kusumodestoni
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara Email: kusumodestoni@gmail.com
Suyatno Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara Email: yatno.fsaintek@gmail.com

## ABSTRAK
Prediksi  adalah  salah  satu  teknik  yang  paling  penting  dalam  menjalankan  bisnis forex .  Keputusan  dalam memprediksi adalah sangatlah penting, karena dengan prediksi dapat membantu mengetahui nilai forex di waktu tertentu kedepan sehingga dapat mengurangi resiko kerugian. Tujuan dari penelitian ini dimaksudkan memprediksi bisnis  fores    menggunakan  model neural  network dengan  data  time  series  per  1  menit  untuk  mengetahui  nilai akurasi  prediksi  sehingga  dapat  mengurangi  resiko  dalam  menjalankan  bisnis forex .  Metode  penelitian  pada penelitian  ini  meliputi  metode  pengumpulan  data  kemudian  dilanjutkan  ke  metode training,  learning,  testing menggunakan neural  network .  Setelah  di  evaluasi  hasil  penelitian  ini  menunjukan  bahwa  penerapan  algoritma Neural Network mampu untuk memprediksi forex dengan tingkat akurasi prediksi 0.431 +/- 0.096 sehingga dengan prediksi ini dapat membantu mengurangi resiko dalam menjalankan bisnis forex .
Kata kunci: prediksi, forex , neural network .

## ABSTRACT
Prediction is one of the most important techniques in running forex business. Decision to predict is very  important,  because  the  predictions  can  help  determine  the  value  of  forex  at  a  certain  time  in  the future so as to reduce the risk of loss. The purpose of this research is intended to predict business fores using neural network models with time series data per 1 minute to determine the value of the prediction accuracy so as to reduce the risk in running the forex business. The research method in this study include data  collection  methods  and  then  proceed  to  the  method  of  training,  learning,  using  a  neural  network testing  and  evaluation  methods.  Once  in  the  evaluation  of  the  results  of  this  study  indicate  that  the application  of  Neural  Network  algorithm  was  able  to  predict  with  accuracy  forex  prediction  +/-  0431 0096 so that these predictions can help reduce the risk of running a business in forex.
Keywords: prediction, forex, neural network.

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini investasi pasar modal di setiap negara telah menjadi aset yang sangat penting untuk  setiap perusahaan  di  dunia.  Investor  dari  seluruh  dunia  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  dapat memberikan  dampak  ekonomi  pada  negara  tempat  berinvestasi.  Indonesia  adalah  salah  satu  negara terkemuka  di  Asia  yang  saat  ini  sangat  aktif  dalam  investasi  pasar  modal.  Ada  banyak  jenis  investasi pasar modal di Indonesia, diantaranya adalah "Bursa Efek Indonesia" yang menawarkan investasi terbuka bagi banyak investor untuk berinvestasi pada perusahaan yang mereka paling percaya. Adapun salah satu pilihan  lain  dalam  investasi  yang  biasa  disebut  dengan  perusahaan  pialang,  di  mana  perusahaan  pialang ini  mencari  investor  untuk  berinvestasi  salah  satunya  dalam  perdagangan  mata  uang  asing  yang  biasa disebut dengan forex [1]. Forex ( Foreign Exchange ) atau yang lebih dikenal dengan Valuta Asing ( Valas ) adalah merupakan suatu  jenis  perdagangan  atau  transaksi  yang  memperdagangkan  mata  uang  suatu  negara  terhadap  mata uang  negara  lainnya  yang  melibatkan  pasar-pasar  uang  utama  di  dunia  selama  24  jam  secara berkesinambungan  mulai  dari  hari  Senin  pukul  04.00  WIB  pagi  sampai  dengan  hari  Sabtu  pukul  04.00 WIB/GMT+7[2].  Forex  merupakan  pasar  keuangan  terbesar  dan  terlikuid  di  dunia  dengan  omset  harian sekitar 1 triliun US 1 triliun US dolar[3]. Forex didirikan pada tahun 1973 dengan deregulasi nilai tukar mata  uang  asing  di  Amerika  Serikat    dan  negara  lainnya.  Yaitu,  sebelum  tahun  1973  pertukaran  rezim
tarif  tetap  digunakan  untuk  global  Mata  uang  hubungan.  Hal  ini  didasarkan  pada  perjanjian Bretton Woods dari tahun 1944 dengan dolar Amerika sebagai jangkar untuk semua mata uang dunia yang bebas. Dolar  Amerika  telah  menjadi  mata  uang  cadangan  untuk  dunia  yang  berdasarkan  pada  standar  emas. Tidak ada negara lain yang dijamin untuk pertukaran mata uang untuk emas. Namun, di tahun 1960 dan awal tahun 1970 krisis ekonomi global yang disebabkan oleh inflasi di seluruh dunia telah menunjukkan bahwa  Amerika  Serikat  tidak  dapat  lagi  memenuhi  standar  emas.  Dengan  kenaikan  inflasi  dolar  lebih menjadi  bernilai  kurang,  dan    pemegang  dolar  di  seluruh  dunia  mencari  keselamatan  emas.  Akibatnya, banyak negara tidak dapat mempertahankan nilai mata uang mereka di bawah rezim Bretton Woods, dan cadangan  emas  Amerika  Serikat  secara  signifikan  jatuh[4].  Pada  tahun  1973  sistem  pertukaran mengambang tingkat diciptakan membangun pemerintahan harga pasar. Kemudian mulai dari tahun 1983 ada perkembangan di pasar forex Australia dan negara lain. Seperti Australia sebagian besar negara maju dan  negara  berkembang  di  dunia  menyambut investor asing.  Ketika investor asing  mendapatkan  akses untuk  berinvestasi  dalam  saham  obligasi  negara,  industri  manufaktur,  pasar  properti  dan  aset  lain  maka pasar forex menjadi  terpengaruh.  Hingga  akhirnya  pada  tahun  2008  terjadi  peningkatan  pasar  keuangan dengan sekitar $ 3 triliun diperdagangkan setiap harinya[5][6]. Pedagang pasar Forex dapat menggunakan banyak  cara  untuk  menganalisis  arah  pasar forex .  Dengan  demikian,  dengan  mempelajari  sejarah pergerakan harga di masa lalu maka pergerakan harga di masa depan dapat diprediksi.
Prediksi adalah  salah  satu  teknik  yang  paling  penting  dalam  memilih  pasar  untuk  berinvestasi. Keputusan dalam memprediksi sangatlah penting, karena setiap kesalahan dalam prediksi akan membuat investor kehilangan  uang  mereka[1].  Untuk  itu  setiap  investor  harus  dapat  memprediksi  pasar,  mereka harus  memiliki  beberapa  informasi  untuk  membuat  prediksi.  Informasi  yang  sempurna  akan mempermudah dalam prediksi dan prediksi yang baik adalah prediksi secara akurat.
Untuk  melakukan prediksi secara akurat  maka diperlukan  metode  yang  tepat pula. Neural network atau  biasa  disebut  juga jaringan  syaraf  tiruan adalah  suatu  metode  komputasi  yang  meniru  sistem jaringan  saraf  biologi[7].  Metode  ini  menggunakan  elemen  perhitungan  non-linier  dasar  yang  disebut neuron yang diorganisasikan sebagai jaringan yang saling berhubungan, sehingga mirip dengan jaringan saraf  manusia[8]. Jaringan  saraf  tiruan ini  dibentuk  untuk  memecahkan  suatu  masalah  tertentu  seperti pengenalan pola atau klasifikasi karena proses pembelajaran[9].
Salah  satu  model  prediksi  dalam  peramalan forex adalah  model neural  network dengan menggunakan algoritma backpropagation . Algoritma Backpropagation Neural Network (BPNN) pertama kali dirumuskan oleh Werbos dan dipopulerkan oleh Rumelhart & Mc.Clelland. Backpropagation neural network merupakan  tipe  jaringan  saraf  tiruan  yang  menggunakan  metode  pembelajaran  terbimbing ( supervised learning )[1]. Pada supervised learning terdapat pasangan data input dan output yang dipakai untuk  melatih  JST  hingga  diperoleh  bobot  penimbang  ( weight )  yang  diinginkan.  Penimbang  itu  sendiri adalah sambungan antar lapis dalam JST. Algoritma ini memiliki proses pelatihan yang didasarkan pada interkoneksi  yang  sederhana,  yaitu  apabila  keluaran  memberikan  hasil  yang  salah,  maka  penimbang dikoreksi  agar  galat  dapat  diperkecil  dan  tanggapan  JST  selanjutnya  diharapkan  dapat  mendekati  nilai yang  benar.  BPNN  juga  berkemampuan  juga  berkemampuan  untuk  memperbaiki  penimbang  pada  lapis tersembunyi ( hidden layer )[1]. Ada  beberapa  penelitian  tentang  prediksi forex menggunakan  model backpropagation yang  telah dilakukan yaitu dari Joarder Kamruzzaman, dkk [10]menyajikan bahwa akurasi dalam memprediksi mata uang  asing  tukar  (Forex)  dengan  benar  adalah  penting  penting  untuk investasi masa  depan.  Dengan menggunakan kecerdasan komputasi berbasis teknik untuk peramalan telah terbukti sangat sukses dalam beberapa  kali. Joarder  Kamruzzaman ,  dkk  telah  mengembangkan  dan  menyelidiki  tiga Jaringan  Saraf Tiruan (JST)  berdasarkan  peramalan  model  menggunakan Standar  Backpropagation (SBP), Konjugat Scaled Gradient (SCG) dan Backpropagation dengan Baysian regularisasi (BPR) untuk Australia Asing Exchange untuk memprediksi enam yang berbeda mata uang terhadap dolar Australia. Adewole Adetunji Philip,  dkk [6]  menyajikan  Model-model  statistik  yang  digunakan  untuk  peramalan.  Dalam  karya  ini, model  yang  digunakan  dalam  peramalan  adalah  model  artificial  neural  network foreign  exchange  rate forecasting model (AFERFM) yang dirancang untuk peramalan kurs mata uang asing untuk memperbaiki beberapa  masalah.  Desain  dibagi  menjadi  dua  tahap,  yaitu:  pelatihan  dan  peramalan.  Pada  tahap pelatihan,  algoritma  back  propagation  digunakan  untuk  melatih  nilai  tukar  asing  dan  belajar  bagaimana untuk  perkiraan  input. Sigmoid  Activation  Function (SAF)  digunakan  untuk  mengubah  input  menjadi berbagai  standar  [0,  1].  Bobot  belajar  secara  acak  dalam  kisaran  [-0,1,  0,1]  untuk  memperoleh  output yang  konsisten  dengan  pelatihan.  SAF  digambarkan  menggunakan  tangen  hiperbolik  dalam  rangka meningkatkan  tingkat  belajar  dan  membuat  belajar  efisien. Feed  forward  Network digunakan  untuk meningkatkan  efisiensi  dari back  propagation . Perceptron Jaringan multilayer dirancang  untuk peramalan. Dataset dari website FXConverter digunakan sebagai masukan dalam back propagation untuk evaluasi dan peramalan kurs valuta asing. Namun Ibrahim b. meneliti bahwa bursa investasi pasar asing
sangat berkembang di Malaysia dan  ada banyak perusahaan yang telah memulai bisnis konsultasi dalam memberikan prediksi dan melayani dalam investasi pasar luar negeri. Menyadari kebutuhan prediksi yang lebih  baik  untuk  pasar  asing, Extroplex  Sdn.  Bhd,  dkk meneliti  teknologi  Buatan    Jaringan  saraf  dalam memprediksi harga pasar masa depan. Extroplex Sdn. Bhd, dkk menyajikan penelitian Devisa masa depan pasar prediksi menggunakan prediksi time series . Kemudian ada K.K. Lai, dkk [11] menyajikan dukungan jaringan  &  web  berbasis pengambilan  saraf  sistem (DSS)  untuk  valuta  asing  ( valas )  peramalan  dan keputusan trading, yang disesuaikan dengan kebutuhan lembaga keuangan dan investor individu. Dalam karya  penelitian  K.K.  Lai,  dkk  mengintegra-sikan back  propagation  neural  network (BPNN) forex bergulir  berbasis  sistem  peramalan  untuk  secara  akurat  memprediksi  perubahan  arah  nilai  tukar  harian, dan berbasis Web menopang perdagangan forex , keputusan sistem untuk memperoleh data peramalan dan memberikan saran keputusan investasi bagi para praktisi keuangan.
Berdasarkan  latar  belakang  permasalahan  yang  telah  disebutkan  dalam  uraian  sebelumnya  maka dapat  dirumuskan  permasalahan  sebagai  berikut  :  butuh  suatu  algoritma  yang  dapat  memprediksi  bisnis forex [1]. Neural  Network sebagai  algoritma  yang  dapat  memprediksi  akurat[13]  diharapkan  dapat memprediksi bisnis forex (nilai tukar mata uang asing).
Berdasarkan    latar    belakang    dan    rumusan    masalah    diatas,    maka    tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  memprediksi  nilai  tukar  mata  uang  asing  pada  bisnis forex dengan  menggunakan neural  network sebagai proses training, learning , dan testingnya .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini memakai data nilai tukar mata uang yang didapatkan dari PT. Interpan Pasifik Future Cab. Surabaya  sudah berupa  data  yang terdiri dari atribut open, high, low, close. Tiap baris data adalah nilai  tukar  mata  uang  mulai  dari  pembukaan,  nilai  tukar  tertinggi,  nilai  terendah  terendah,  dan  nilai penutupan mata uang dalam selang waktu 5 menit. Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah:
1. Data Sekunder
Penelitian  ini  memakai  data  arus  nilai  tukar  mata  uang  Euro  terhadap  USA  Dollar    dengan kurun  waktu  setiap  5  menit  dari  tanggal  12  September  2011  pukul  08.55  hingga  tanggal  21 September 2011 pukul 15:40 sebanyak 2062 data.
2. Data Primer
Data primer yang digunakan adalah data hasil komputasi algoritma prediksi.

## 2.2 Metode Training, Learning Dan Testing Menggunakan Neural Network
Penelitian  ini  menggunakan  neural  network  sebagai  proses  training  dari  hasil  pengumpulan  data. Dalam  proses  training  data forex (nilai  tukar  mata  uang  asing)  akan  diproses  terlebih  dahulu  untuk mengubah nilai nominal menjadi numerik, karena adaboost tidak dapat membaca nilai nominal. Dari hasil data  numerik  tersebut  kemudian  data  di  training  menggunakan  neural  network.  Penelitian  ini menggunakan Neural  Network ( Backpropagation )  dalam  proses  learning,  sebelum  proses  learning  data forex (nilai tukar mata uang asing) akan diproses terlebih dahulu untuk mengubah nilai nominal menjadi numerik. Pada tahap metode ini data hasil pengolahan antara training menggunakan neural network dan learning menggunakan neural network ( backpropagation ) di testing guna mengukur berapa akurasi tend dari prediksi.

## 2.3 Metode Evaluasi Dan Validasi
Terdapat  banyak  algotrima  yang  dapat  dipakai  untuk  memprediksi  nilai  tukar  mata  uang  asing namun belum diketahui apakah model neural network dapat memprediksi forex dengan akurat. Sehingga perlu  diuji  untuk  mengetahuinya.  Metode  yang  diusulkan  adalah  metode  analisa  tingkat  akurasi  dari algoritma backpropagation untuk  memprediksi  bisnis forex .  Algoritma  ini  akan  di  implementasikan dengan menggunakan Rapid Miner 5.1.001x32.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Awal
Data  awal  dalam  Penelitian  ini  memakai  data  nilai  tukar  mata  uang  yang  didapatkan  dari  PT. Interpan Pasifik Future Cab. Surabaya sudah berupa data yang terdiri dari atribut open, high, low, close . Tiap  baris  data  adalah  nilai  tukar  mata  uang  mulai  dari  pembukaan,  nilai  tukar  tertinggi,  nilai  terendah terendah, dan nilai penutupan mata uang dalam selang waktu 1 menit.
Penelitian  ini  memakai  data  arus  nilai  tukar  mata  uang  Euro  terhadap  USA  Dollar    dengan  kurun waktu  setiap  5  menit  dari  tanggal  12  September  2011  pukul  08.55  hingga  tanggal  21  September  2011 pukul 15:40 sebanyak 2062 data. (data awal terlampir).

## 3.2 Hasil Penelitian
Dari  hasil  penerapan  menggunakan  algoritma neural  network untuk  memprediksi  bisnis forex dengan  menggunakan data nilai tukar  mata uang  yang di dapat dari PT. Interpan Pasifik Future Cabang Surabaya  dengan  menggunakan  Rapid  Miner  5.1.  maka  didapat  hasil  bahwa  algoritma  neural  network mampu memprediksi bisnis forex dengan nilai akurasi sebesar 0.431 +/- 0.096.

## 3.3 Pembahasan
Penerapan  Peningkatan  Akurasi  Prediksi  Nilai  Tukar  Mata  Uang  Menggunakan  Algoritma  Neural Network. Dari tabel sampel perhitungan manual yang ditunjukkan pada tabel 1, dapat disimpulkan bahwa nilai hasil prediksi NN sebesar 0.431 +/- 0.096 sesuai dengan hasil yang di proses dalam aplikasi Rapid Miner.
Tabel 1.  Perhitungan manual prediksi nilai tukar menggunakan rumus algoritma neural network

## dalam jangka waktu 1 menit
No Tanggal Waktu Mulai Tinggi Rendah Tutup Input e Output Error Hasil NN 1 20-Sep-11 3:52 1.3643 1.3643 1.3641 1.3642 0.00022 1.00 0.499945 -0.164945 1.6992 2 20-Sep-11 3:53 1.3641 1.3642 1.364 1.364 0.0002 1.00 0.49995 -0.16495 1.699 3 20-Sep-11 3:54 1.3639 1.3642 1.3639 1.3641 0.00022 1.00 0.499945 -0.164945 1.6991 4 20-Sep-11 3:55 1.3642 1.3642 1.3639 1.364 0.00022 1.00 0.499945 -0.164945 1.699 5 20-Sep-11 3:56 1.3639 1.364 1.3639 1.3639 0.00032 1.00 0.49992 -0.16492 1.6989 6 20-Sep-11 3:57 1.364 1.364 1.3639 1.3639 0.0005 1.00 0.499875 -0.164875 1.6989 7 20-Sep-11 3:58 1.3638 1.3639 1.3636 1.3636 0.00056 1.00 0.49986 -0.16486 1.6986 8 20-Sep-11 3:59 1.3635 1.3638 1.3635 1.3638 0.00062 1.00 0.499845 -0.164845 1.6988 9 20-Sep-11 4:00 1.3637 1.3637 1.3629 1.3631 0.00066 1.00 0.499835 -0.164835 1.6981 10 20-Sep-11 4:01 1.3632 1.3632 1.3622 1.3623 0.00056 1.00 0.49986 -0.16486 1.6973 11 20-Sep-11 4:02 1.3624 1.3625 1.3621 1.3623 0.0004 1.00 0.4999 -0.1649 1.6973 12 20-Sep-11 4:03 1.3624 1.3629 1.3623 1.3628 0.00042 1.00 0.499895 -0.164895 1.6978 13 20-Sep-11 4:04 1.3627 1.363 1.3625 1.3627 0.0004 1.00 0.4999 -0.1649 1.6977 14 20-Sep-11 4:05 1.3628 1.363 1.3627 1.3629 0.00038 1.00 0.499905 -0.164905 1.6979 15 20-Sep-11 4:06 1.363 1.363 1.3628 1.3629 0.00036 1.00 0.49991 -0.16491 1.6979 16 20-Sep-11 4:07 1.363 1.3634 1.3629 1.3631 0.00044 1.00 0.49989 -0.16489 1.6981 17 20-Sep-11 4:08 1.3632 1.3632 1.3627 1.363 0.00046 1.00 0.499885 -0.164885 1.698 18 20-Sep-11 4:09 1.3629 1.3631 1.3627 1.3627 0.00044 1.00 0.49989 -0.16489 1.6977 19 20-Sep-11 4:10 1.3628 1.3629 1.3627 1.3628 0.00046 1.00 0.499885 -0.164885 1.6978 20 20-Sep-11 4:11 1.3627 1.3628 1.3622 1.3622 0.00048 1.00 0.49988 -0.16488 1.6972

## 3.4 Pengukuran Penelitian
Pengukuran  Akurasi  prediksi  bisnis  forex  menggunakan Algoritma  Neural  Network Backpropagation dengan menggunakan aplikasi rapid miner.
1. Langkah pertama : Input database besar nilai forex per 1 menit, seperti yang ditunjukkan pada gambar 1.
2. Langkah  ke  2  :  Pembentukan  Proses  Learning  dan  Testing  Model  Neural  Network,  seperti yang ditunjukkan pada gambar 2.
3. Langkah  Ketiga  :  Proses  Testing  Model  Neural  Network,  seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar 3.
Gambar 1. Input Database Besar Nilai Forex Per 1 Menit
Gambar 2. Proses Learning Dan Testing Model Neural Network
Gambar 3. Hasil Testing Model Neural Network
Gambar  4  menunjukkan  grafik  antara  besar  nilai Forex Sesungguhnya  tiap  1  menit  dengan  nilai forex setelah  di  Prediksi  Menggunakan  Neural  Network  dimana  garis  biru  menunjukkan  hasil  data  real yang terjadi dan garis merah menunjukkan hasil prediksi.
Gambar 4. Grafik Antara Besar Nilai Forex Sesungguhnya Tiap 1 Menit Dengan Nilai Forex Setalah Di Prediksi Menggunakan Neural Network

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  data time  series  forex dapat  diprediksi  dengan menggunakan model neural network , dengan hasil akurasi prediksi 0.431 +/- 0.096 dengan menggunakan data  time  series  per  1  menit  sehingga  dengan  prediksi  ini  dapat  membantu  dalam  memprediksi  bisnis forex.

## 4.2 Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian,  prediksi forex menggunakan  algoritma neural  network ini  dapat berguna dalam memprediksi bisnis forex , namun terdapat beberapa hal yang perlu penulis sarankan antara lain :
1) Penelitian  selanjutnya  diharapkan  agar  dapat  menggunakan  metode  yang  berbeda  sehingga dapat meningkatkan akurasi dalam memprediksi.
2) Algoritma optimasi prediksi ini akan menghasilkan hasil yang optimal jika menggunakan  data dan atribut lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Ibrahim and B.R. Lan. (2007) " University technology mara foreign exchange market prediction using standard backpropagation neural network ".
[2] I. Gordon and H.D. Jr. (2009). " Forecasting Forex Rates ".
[3] C. Physics. 2008. "Using Recurrent Neural Networks To Forecasting of Forex," Time .
[4] C.  Dunis,  M.  Williams,  and  Mark.  2009.  "Modelling  and  trading  the  eur/usd  exchange  rate:  do neural  network  models  perform  better," Derivatives  Use,  Trading  &  Regulation ,  vol.  vol,  pp. 8no3pp211-239.
[5] A.  Abraham and M.U. Chowdhury. 2010. "Australian Forex Market  Analysis Using Connectionist Models," Training , pp. 1-13.
[6] A.A.  Philip.  2011.  "Artificial  Neural  Network  Model  for  Forecasting  Foreign  Exchange  Rate," Information Technology Journal , vol. 1, pp. 110-118.
[7] M.H.  Eng,  Y.  Li,  Q.  Wang,  and  T.H.  Lee,  "Forecast  Forex  With  ANN  Using  Fundamental  Data," Architecture , 2008, pp. 1-4.
[8] A.S. From and A. Neural. 2007. "IIGSS Academic Publisher are foreign exchange rates predictable ?  a  survey  from  artificial  neural  networks  perspective  *," Exchange  Organizational  Behavior Teaching Journal , vol. 8, pp. 207-227.
[9] J.S. Tiruan, " Artificial Neural Network," Neuron , pp. 1-27.
[10] J.  Kamruzzaman  and  R.A.  Sarker.  2009.  "Comparing  ANN  Based  Models  with  ARIMA  for Prediction of Forex Rates," vol. 22, pp. 2-11.
[11] K.K. Lai, L. Yu, and S. Wang. 2008. "A Neural Network and Web-Based Decision Support System for Forex Forecasting and Trading," Framework ,  pp. 243-253.