- سینایی حسنعلی، مرتضوی سعید الله، تیموری اصل یاسر."پیشبینی شاخصبورس اوراق بهادار تهران با استفاده از شبکههای عصبی"، بررسیهای حسابداری و حسابرسی، شماره 41، دوره 12، صص. 59 - 83.
- عبادی،ا."پیشبینی قیمت شاخص کل سهام در بازار بورس تهران با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی". پایاننامه کارشناسی ارشد، دانشکده اقتصاد و علوم اجتماعی دانشگاه بوعلی سینا، همدان.
- فلاحپور، سعید، گل ارضی، حسین، فتوره چیان، ناصر."پیشبینی روند حرکتی قیمت سهام با استفاده از ماشین بردار پشتیبان بر پایه ژنتیک در بورس اوراق بهادار تهران"، تحقیقات مالی، شماره 2، دوره 15، صص. 269-288.
- فلاحپور، سعید، طبسی، ملیحه، "برآورد ارزش در معرض ریسک با استفاده از مدل ترکیبی ماشین بردار پشتیبان و گارچ"، راهبرد مدیریت مالی الزهرا، شماره 1، دوره 1، صص 177-195.
- منجمی، سید امیر حسین، ابزاری، مهدی، رعیتی شوازی، علیرضا."پیشبینی قیمت سهام در بازار بورس اوراق بهادار با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی". فصلنامه اقتصاد مالی، شماره 3، دوره 6، صص.1-26.
- هاشمی احمد. "تاثیر فاکتورهای رفتاری بر پیشبینی قیمت سهام با استفاده از مدل شبکههای عصبی رگرسیونی جلوسو"، پایان نامه کارشناسی ارشد. دانشکده صنایع دانشگاه علم و فرهنگ، تهران.
- Abraham, A., Nath, B., & Mahanti, P. K. (2001) "Hybrid intelligent systems for stock market analysis." In International Conference on Computational Science. Springer Berlin Heidelberg, pp.337-345.
- Bao, D. Yang, Z. (2008). Intelligent stock trading system by turning point confirming and probabilistic reasoning, Expert Systems with Applications, 34(1), pp. 620–627.
- Blum AL, Langley P. (1997). Selection of relevant features and examples in machine learning. Artif Intell, 97(1), pp.245–70.
- Botes, E., & Siepman, D. (2010). The Vortex Indicator. Technical Analysis of Stocks & Commodities, 28(1), p.21.
- Chandrashekar, G., & Sahin, F. (2014). A survey on feature selection methods. Computers & Electrical Engineering ,40(1), pp. 16-28.
- Chavarnakul, T., & Enke, D. (2008) Intelligent technical analysis based equivolume charting for stock trading using neural networks. Expert Systems with Applications 34(2), pp.1004-1017.
- Chen, Y.-W., & Lin, C.-J. (2006). Combining SVMs with various feature selection strategies. In Feature extraction , Springer Berlin Heidelberg, pp. 315-324.
- Chong, E. K., & Zak, S. H. (2013). An Introduction to Optimization. Vol.76. John Wiley & Sons.
- Choudry, R. & Grag, K. (2008). A Hybrid Machine Learning System for Stock Market Forecasting. World Academy of Science, Engineering and Technology, 39(3), pp.315-318.
- Fodor, I. K. (2002). A survey of dimension reduction techniques.
- Guyon, I., Weston, J., Barnhill, S., & Vapnik, V. (2002). Gene selection for cancer classification using support vector machines. Machine learning; 46(1-3), pp.389–422.
- Granville, J. E. (1960). A strategy of daily stock market timing for maximum profit". Prentice-Hall.
- Gustafson, G. (2001). Which Volatility Measure? Is average true range, an approximation, superior to standard deviation, the most beloved of quants, as a measure of volatility?. TECHNICAL ANALYSIS OF STOCKS AND COMMODITIES-MAGAZINE EDITION-, 19(6), pp. 46-50.
- Huang, S. C., & Wu, T. K. (2008). Integrating GA-based time-scale feature extractions with SVMs for stock index forecasting. Expert Systems with Applications, 35(4), pp. 2080-2088.
- Kohavi, R., & John, G. H. (1997). Wrappers for feature subset selection. Artificial intelligence, 97(1), pp.273-324.
- Langley P. (1994, November). Selection of relevant features in machine learning. In Proceedings of the AAAI Fall symposium on relevance, Vol. 184, pp. 245-271
- Lee, M. C. (2009). Using support vector machine with a hybrid feature selection method to the stock trend prediction. Expert Systems with Applications, 36(8), pp. 10896-10904.
- Leung, M. T., Chen, A. S., & Daouk, H. (2000). Forecasting exchange rates using general regression neural networks. Computers & Operations Research, 27(11), pp.1093-1110
- Liu, H., & Setiono, R. (1996, July). A probabilistic approach to feature selection-a filter solution. In ICML , Vol. 96, pp. 319-327.
- Liu, Y., & Zheng, Y. F. (2006). (2006). FS_SFS: A novel feature selection method for support vector machines. Pattern recognition, 39(7), pp.1333-1345.
- Malkiel, B. G., & Fama, E. F. (1970), Efficient capital markets: A review of theory and empirical work, The Journal of Finance, 25(2), pp.383–417.
- Min, J. H., & Lee, Y. C. (2005). Bankruptcy prediction using support vector machine with optimal choice of kernel function parameters, Expert Systems with Applications, 28(4), pp. 603-614.
- Nair, B.B., Mohandas, V.P. & Sakthivel, N.R. (2010). A Genetic Algorithm Optimized Decision Tree-SVM based Stock Market Trend Prediction System. International Journal on Computer Science and Engineering. 2 (9), pp. 2981-2988.
- Narendra P, Fukunaga K. (1977). A branch and bound algorithm for feature subset selection. IEEE Transactions on Computers, 100(9), pp.917–22.
- Pudil, P., Novovičová, J., & Kittler, J. (1994), Floating search methods in feature selection. Pattern Recog Letters; 15(11), pp.1119–25.
- Saeys, Y., Inza, I., & Larrañaga, P. (2007). A review of feature selection techniques in bioinformatics. bioinformatics, 23(19), pp.2507-2517
- Teixeira, L. A., & De Oliveira, A. L. I. (2010). A method for automatic stock trading combining technical analysis and nearest neighbor classification. Expert Systems with Applications, 37(10), pp.6885–6890.
- Theodoridis, S., & Koutroumbas, K. (1999). Pattern Recognition. Academic Press. New York.
- Wang, L. (Ed.). (2005). Support vector machines: theory and applications. Springer Science & Business Media,Vol. 177.
- Żbikowski, K. (2015). Using volume weighted support vector machines with walk forward testing and feature selection for the purpose of creating stock trading strategy. Expert Systems with Applications. 42(4), pp.1797-1805
- Zhang, X., Hu, Y., Xie, K., Wang, S., Ngai, E. W. T., & Liu, M. (2014). A causal feature selection algorithm for stock prediction modeling. Neurocomputing, 142, pp. 48-59.