Prediction of US 30-years-treasury-bonds mouvement and trading entry point using Robust 1DCNN-BiLSTM-XGBoost algorithm - Archive ouverte HAL
Article Dans Une Revue Expert Systems Année : 2023

Prediction of US 30-years-treasury-bonds mouvement and trading entry point using Robust 1DCNN-BiLSTM-XGBoost algorithm

Abdellah El Zaar
Abdelmalek Essaadi University [Tétouan] = Université Abdelmalek Essaadi [Tétouan]
Nabil Benaya
Toufik Bakir
Université de Bourgogne
Amine Mansouri
Université de Bourgogne
Abderrahim El Allati
  • Fonction : Auteur

Domaines

Informatique [cs]

Amine Mansouri  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-04756981

Soumis le : lundi 28 octobre 2024-16:16:48

Dernière modification le : mardi 29 octobre 2024-03:16:16

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-04756981 , version 1 (28-10-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04756981 , version 1

Citer

Abdellah El Zaar, Nabil Benaya, Toufik Bakir, Amine Mansouri, Abderrahim El Allati. Prediction of US 30-years-treasury-bonds mouvement and trading entry point using Robust 1DCNN-BiLSTM-XGBoost algorithm. Expert Systems, 2023. ⟨hal-04756981⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

UNIV-BOURGOGNE IMVIA CORES
0 Consultations
0 Téléchargements

Partager

More