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Stock market prediction using Hidden Markov Model

机译：使用隐马尔可夫模型预测股市预测

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Stock market is the most popular investment scheme promising high returns albeit some risks. An intelligent stock prediction model would thus be desirable. So, this paper aims at surveying recent literature in the area of Neural Network, Hidden Markov Model and Support Vector Machine used to predict the stock market fluctuation. Neural networks and SVM are identified to be the leading machine learning techniques in stock market prediction area. Also, a model for predicting stock market using HMM is presented. Traditional techniques lack in covering stock price fluctuations and so new approaches have been developed for analysis of stock price variations. Markov Model is one such recent approach promising better results. In this paper a predicting method using Hidden Markov Model is proposed to provide better accuracy and a comparison of the existing techniques is also done.
机译：股票市场是最受欢迎的投资计划，最高回报虽然有一些风险。 因此，可以理想智能股票预测模型。 因此，本文旨在调查神经网络领域的最近文学，隐马尔可夫模型和支持向量机用于预测股市波动。 神经网络和SVM被确定为股票市场预测区域的领先机器学习技术。 此外，提出了一种使用HMM预测股票市场的模型。 传统技术缺乏覆盖股票价格波动等新方法是为了分析股票价格变化。 马尔可夫模型是最近的一个有效的方法，这是一个更好的结果。 在本文中，提出了一种预测方法，用于提供更好的准确性和现有技术的比较。

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