JII股票价格预测利用离散的WAVELET DAUBECHIES的转型

Sari Setia Ningrum, Helmi, Fransiskus Fran
{"title":"JII股票价格预测利用离散的WAVELET DAUBECHIES的转型","authors":"Sari Setia Ningrum, Helmi, Fransiskus Fran","doi":"10.26418/bbimst.v8i4.35876","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Prediksi harga saham di dunia investasi menjadi hal yang sangat penting untuk kegiatan jual-beli saham. Harga saham berubah-ubah secara tidak pasti dipengaruhi beberapa faktor internal dan eksternal. Pergerakan harga saham dapat diprediksi dengan berbagai metode analisis runtun waktu. Pada umumnya, sebagian besar data runtun waktu bersifat tidak stasioner, sehingga proses analisis dapat menggunakan transformasi wavelet diskrit. transformasi wavelet diskrit ini mengubah data asli ke dalam domain wavelet untuk dianalisis. Filter wavelet yang digunakan berbasis wavelet Daubechies. Pada penelitian ini dilakukan analisis penerapan dari transformasi wavelet diskrit pada data runtun waktu dan memprediksi harga saham JII (Jakarta Islamic Index) menggunakan transformasi wavelet diskrit Daubechies. Langkah dalam proses memprediksi ini yaitu melakukan estimasi thresholding untuk mendapatkan model terbaik. Hasil penelitian menunjukan bahwa parameter minimax dengan fungsi hard thresholding maupun soft thresholding memperoleh model terbaik pada level resolusi pertama dan parameter adaptive dengan fungsi soft thresholding memperoleh model terbaik pada level kedua. Namun, model terbaik untuk memprediksi harga penutupan saham harian JII adalah dengan menggunakan parameter adaptive dengan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sebesar 0,188662%.  Kata Kunci : estimasi thresholding, parameter minimax, parameter adaptive","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"123 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-10-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":"{\"title\":\"PREDIKSI HARGA SAHAM JII MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT DAUBECHIES\",\"authors\":\"Sari Setia Ningrum, Helmi, Fransiskus Fran\",\"doi\":\"10.26418/bbimst.v8i4.35876\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Prediksi harga saham di dunia investasi menjadi hal yang sangat penting untuk kegiatan jual-beli saham. Harga saham berubah-ubah secara tidak pasti dipengaruhi beberapa faktor internal dan eksternal. Pergerakan harga saham dapat diprediksi dengan berbagai metode analisis runtun waktu. Pada umumnya, sebagian besar data runtun waktu bersifat tidak stasioner, sehingga proses analisis dapat menggunakan transformasi wavelet diskrit. transformasi wavelet diskrit ini mengubah data asli ke dalam domain wavelet untuk dianalisis. Filter wavelet yang digunakan berbasis wavelet Daubechies. Pada penelitian ini dilakukan analisis penerapan dari transformasi wavelet diskrit pada data runtun waktu dan memprediksi harga saham JII (Jakarta Islamic Index) menggunakan transformasi wavelet diskrit Daubechies. Langkah dalam proses memprediksi ini yaitu melakukan estimasi thresholding untuk mendapatkan model terbaik. Hasil penelitian menunjukan bahwa parameter minimax dengan fungsi hard thresholding maupun soft thresholding memperoleh model terbaik pada level resolusi pertama dan parameter adaptive dengan fungsi soft thresholding memperoleh model terbaik pada level kedua. Namun, model terbaik untuk memprediksi harga penutupan saham harian JII adalah dengan menggunakan parameter adaptive dengan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sebesar 0,188662%.  Kata Kunci : estimasi thresholding, parameter minimax, parameter adaptive\",\"PeriodicalId\":265420,\"journal\":{\"name\":\"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya\",\"volume\":\"123 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-10-10\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"2\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i4.35876\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i4.35876","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2

摘要

对投资行业股票价格的预测变成了对股票交易至关重要的东西。股票价格波动不定,受到许多内部和外部因素的影响。股票价格的运动可以用不同的分析时间损失的方法来预测。一般来说,时间占用的数据大多是静止的,因此分析过程可以使用离散变量。离散wavelet的转换将原始数据转换成wavelet域进行分析。基于wavelet Daubechies的wavelet过滤器使用。在这项研究中,用离散的女儿Daubechies来预测JII股票价格的应用分析了离散的wavelet转型。在预测过程中,第一步是对结果进行估计,以获得最好的模型。研究结果表明,硬支撑和软支撑的参数为第一级的最佳模型和软支撑的参数为第二级的最佳模型。然而,预测JII日收值价格的最佳模型是在0.188662%的范围内使用一种带有MAPE值的执行参数。关键词:thresholding估计,最小参数,可用参数
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
PREDIKSI HARGA SAHAM JII MENGGUNAKAN TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT DAUBECHIES
Prediksi harga saham di dunia investasi menjadi hal yang sangat penting untuk kegiatan jual-beli saham. Harga saham berubah-ubah secara tidak pasti dipengaruhi beberapa faktor internal dan eksternal. Pergerakan harga saham dapat diprediksi dengan berbagai metode analisis runtun waktu. Pada umumnya, sebagian besar data runtun waktu bersifat tidak stasioner, sehingga proses analisis dapat menggunakan transformasi wavelet diskrit. transformasi wavelet diskrit ini mengubah data asli ke dalam domain wavelet untuk dianalisis. Filter wavelet yang digunakan berbasis wavelet Daubechies. Pada penelitian ini dilakukan analisis penerapan dari transformasi wavelet diskrit pada data runtun waktu dan memprediksi harga saham JII (Jakarta Islamic Index) menggunakan transformasi wavelet diskrit Daubechies. Langkah dalam proses memprediksi ini yaitu melakukan estimasi thresholding untuk mendapatkan model terbaik. Hasil penelitian menunjukan bahwa parameter minimax dengan fungsi hard thresholding maupun soft thresholding memperoleh model terbaik pada level resolusi pertama dan parameter adaptive dengan fungsi soft thresholding memperoleh model terbaik pada level kedua. Namun, model terbaik untuk memprediksi harga penutupan saham harian JII adalah dengan menggunakan parameter adaptive dengan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sebesar 0,188662%.  Kata Kunci : estimasi thresholding, parameter minimax, parameter adaptive
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信