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J-GLOBAL ID：201702216330901993   整理番号：17A1260537

深部ニューラルネットワークを用いた株式市場の方向予測【Powered by NICT】

Stock market direction prediction using deep neural networks

著者 (3件)： Gunduz Hakan (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Istanbul Teknik Ueniversitesi, Istanbul, Tuerkiye) ,  Cataltepe Zehra (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Istanbul Teknik Ueniversitesi, Istanbul, Tuerkiye) ,  Yaslan Yusuf (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Istanbul Teknik Ueniversitesi, Istanbul, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIU  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,Borsaイスタンブールにおける三頻繁に取引される株式(GARAN,THYAOとISCTR)の毎日の運動の方向は深層ニューラルネットワークを用いて予測した。個々の株価とドル金価格から得られた技術的指標は予測の特徴として使用した。運動方向を示すクラスラベルはストックの毎日の近い価格を用いて明らかにした,特徴ベクトルと整列させた。予測プロセスを実行するために,畳込みニューラルネットワーク,深層ニューラルネットワークのタイプは訓練し,分類の性能を精度とF測定計量により評価した。行なったが,両者とも価格とドル金特徴を用いた実験では,GARAN,THYAOとISCTR資源の移動方向は,それぞれ0.61,0.578と0.574の精度で予測した。特徴だけで価格を用いるのと比較して,ドル金特徴の使用は,分類性能を改善した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 深層 ,  畳込み ,  *株式市場 ,  *ニューラルネットワーク ,  *予測
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  株価 ,  イスタンブール ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深部ニューラルネットワーク ,  株式市場 ,  予測