Data-driven Inter-Stock Predictive Analytics (DISPA)
Independent Research Fund Denmark
Aarhus Universitet
Identifikation af børssvindel og kursmanipulation er et tidskrævende arbejde for eksperter, der ydermere ofte fordrer et vist element af held, da der ikke i alle tilfælde foregår systematiske undersøgelser. Der er et signifikant potentiale for løsninger baseret på maskinlæring til at foretage systematiske analyser af børsaktiviteter, genkende irregulære handler og finde mønstre i aktiekurs-data. Sådanne løsninger kræver mindre manualt arbejde og reducerer dermed omkostninger. Dette projekt arbejder ud fra hypotesen, at handler i en aktie påvirker den fremtidige handel med andre aktier og giver anledning til mønstre, der kan genkendes med data-drevne analyser. Projektet skal designe nye metode til at detektere og forudsige kursmanipulation på tværs af aktier. Vi fokuserer på opsummering af handelsaktivitet, baseret på hop i gennemsnitspriser af aktier. Vi vil detektere disse i faktiske børsdata for at afdække relationer mellem aktiehandler og irregulære handelsaktiviteter.
Research Projects (Max 10 MDKK) / DFF-Forskningsprojekt1 / grant