Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommerzielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben oder anderweitig nutzen. Sofern die Verfasser die Dokumente unter Open-Content-Lizenzen (insbesondere CC-Lizenzen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abweichend von diesen Nutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte. Long short-term memory (LSTM) networks are a state-of-the-art technique for sequence learning. They are less commonly applied to financial time series predictions, yet inherently suitable for this domain. We deploy LSTM networks for predicting out-of-sample directional movements for the constituent stocks of the S&P 500 from 1992 until 2015. With daily returns of 0.46 percent and a Sharpe Ratio of 5.8 prior to transaction costs, we find LSTM networks to outperform memoryfree classification methods, i.e., a random forest (RAF), a deep neural net (DNN), and a logistic regression classifier (LOG). We unveil sources of profitability, thereby shedding light into the black box of artificial neural networks. Specifically, we find one common pattern among the stocks selected for trading -they exhibit high volatility and a short-term reversal return profile. Leveraging these findings, we are able to formalize a rules-based short-term reversal strategy that is able to explain a portion of the returns of the LSTM.
In REF , directional accuracy of the constituent stocks of S&P 500 were predicted using LSTM.
Deep learning with long short-term memory networks for financial market predictions
Eur. J. Oper. Res.
Eur. J. Oper. Res.
Mathematics Computer Science