Abstract: S. Farhan, S. Jena, S. Bilgaiyan, M. K. Gourisaria, S. Jain, M. R. Nayak (2025)

Proceedings of the IEEE 3rd Global Conference on Wireless Computing and Networking (GCWCN 2025), (), 1–7p. (2025) DOI:10.1109/GCWCN66157.2025.11448318

CNN Framework for Encoded Candlestick Pattern Recognition in Financial Time Series Data

This study presents a novel framework that utilizes convolutional neural network to automatically identify candlestick formations in encoded financial time series data. The approach transforms fifteen-day windows of CULR features into image representations through Gramian angular fields, Markov transition fields, and recurrence plots. Each transformed image comprises four channels corresponding to close, upper shadow, lower shadow, and real body attributes. Three custom CNN architectures are trained and evaluated on a dataset of the top ten publicly traded companies. To address the class imbalance inherent in financial patterns, three balancing strategies, including class weighting, oversampling, and synthetic minority oversampling, are applied. Experimentation-based results demonstrate that the proposed framework achieves test accuracies exceeding ninety-eight percent when oversampling and synthetic techniques are employed, significantly outperforming unbalanced baselines. Also, the comparative analysis of encoding methods and balancing strategies provides insights into the design of robust automated pattern recognition systems for trading strategy development and financial forecasting applications.

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