Pengaruh Pemilihan Banyak Data dan Time Frame dalam Finance Forecasting dengan Linear Regression

Authors

  • Wahyu Cahyo Utomo Universitas Nusantara PGRI Kediri
  • Resty Wulanningrum (SCOPUS ID : 57193496378) Prodi Teknik Informatika, Universitas Nusantara PGRI Kediri
  • Intan Nur Farida Universitas Nusantara PGRI Kediri

DOI:

https://doi.org/10.30736/informatika.v8i2.1049

Keywords:

Finance Forecasting, Time Frame, Linear Model, Forex

Abstract

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.

Downloads

Download data is not yet available.

References

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.2022.0130369

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/ICBAIE52039.2021.9389917

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

Downloads

PlumX Metrics

Published

2023-09-13

How to Cite

Utomo, W. C., Wulanningrum, R., & Farida, I. N. (2023). Pengaruh Pemilihan Banyak Data dan Time Frame dalam Finance Forecasting dengan Linear Regression. Joutica, 8(2), 18–23. https://doi.org/10.30736/informatika.v8i2.1049