Advancing stock price prediction through the development of hybrid ensembles: a comprehensive comparative analysis of machine learning approaches

Abstract This study introduces an innovative ensemble learning approach for stock direction classification and prediction. The methodology enhances accuracy through strategic base learner selection, hyperparameter optimisation using GridSearchCV, and hybrid ensemble techniques. Leveraging a diverse...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Akila Dabara Kayit, Mohd Tahir Ismail
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	SpringerOpen 2025-10-01
سلاسل:	Journal of Big Data
الموضوعات:	Stock direction prediction Machine-learning Classification Hybrid-ensemble Soft-voting Statistical test
الوصول للمادة أونلاين:	https://doi.org/10.1186/s40537-025-01185-8
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!