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J-GLOBAL ID：201702217319100011   整理番号：17A1397730

株価パターン発見のためのニューラルネットワークとサポートベクトルマシンに基づく新しいアプローチ【Powered by NICT】

A Novel Approach Based on Neural Networks and Support Vector Machine for Stock Price Pattern Discovery

著者 (2件)： Yajing Fan ,  Yujian Gan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICBK  ページ： 259-263  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： 株式取引におけるパターン認識はますます重要な研究はストックパターンは株価取引のための有用な情報を関係づけることができることを示した。正しいパターン認識が取引時間を検出業者に役立つであろう。本研究は,異なる株価パターンを自動認識への機械学習法を示した。株価データを三つのカテゴリーに抽出し,人工ニューラルネットワークとサポートベクトルマシンに基づく株価パターン認識アプローチにより認識された。これらの方法で,認識結果は,ストックパターンの正規化制限の代わりに業者所見に依存する。実験結果は,それらの両方が効果的にパターンの特性を学習し,パターンを正確に認識できることを示した。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： *ニューラルネットワーク ,  *サポートベクトルマシン ,  機械学習 ,  正規化 ,  パターン認識
準シソーラス用語： 自動認識 ,  株式取引 ,  *パターン発見 ,  *株価 , 【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 (4件)： 株価 ,  パターン発見 ,  ニューラルネットワーク ,  サポートベクトルマシン