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文献
J-GLOBAL ID:200902218869361744   整理番号:08A0285574

株価予測モデルにおける過剰適合・過剰学習について

Over Fitting and Over Learning on the Model of Stock Prices
著者 (3件):
資料名:
巻: 81st  ページ: 45-49  発行年: 2008年03月21日 
JST資料番号: X0831A  ISSN: 2436-4592  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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株価予測モデルを用いて資産運用を行うクウォンツファンドを取り上げ,バックテストを良くするための過剰適合現象や過剰学習現象による予測能力の低下の問題を取り上げて論じた。ここではまず,クウォンツファンドの構築について具体例を用いて説明した。次に,ニューラルネットワークを用いて株価予測モデルの定量的制御を可能にし,モデルの複雑さおよび精密さと予測能力の関係を定量的に調べた。ニューラルネットワークとしては3層パーセプトロンを用いた。その結果,ニューラルネットワークの中間層の数および学習回数と,汎化誤差の関係を調べ,モデルの過剰適合現象および過剰学習現象が発生し,それがモデルの予測能力低下に繋がる可能性を指摘した。
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分類 (2件):
分類
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利益管理  ,  ニューロコンピュータ 
タイトルに関連する用語 (3件):
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