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J-GLOBAL ID：201702242019939835   整理番号：17A1293239

最適化MACDモデルに基づく株式価格変化傾向予測手法【JST・京大機械翻訳】

Predicting Stock Price Trend by Optimizing MACD Model

著者 (1件)： Yang Yongjie (广西大学計算机与電子信息学院,广西南寧,530004)
資料名： Guangxi Kexueyuan Xuebao  (Guangxi Kexueyuan Xuebao)
巻： 33  号： 1  ページ： 65-70  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3275A  ISSN： 1002-7378  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： [目的]本論文は,株価の変化傾向を効果的に予測する方法を調査することを目的とした。【方法】指数関数的平滑度と移動平均(MACD)指数の間に,市場活動度(ACT),変動率(VOL),および差分(DIF)傾向の3つの指標を加えて,株式価格変化傾向予測モデルを構築した。MACD戦略におけるパラメータと株を選択し,融合するためにホットスポットグラフを採用し,MACD戦略によって生成された取引信号を最適化するために,技術解析ツール,サポートベクトルマシン(SVM)および関連ベクトルマシン(RVM)を用いた。[結果]設計した株式価格変化傾向予測戦略のデータをA株式市場のデータに変換し、10年間の年収収益率(14.8%)は深セン300指数(7.201%)より勝り、しかもA株式市場のデータを用いて、生存者の偏差を有効に回避した。[結論]最適化された株価の変化傾向予測モデルは、ある程度に株の上昇傾向を予測でき、リスクを有効に回避できる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  指数関数 ,  *最適化 ,  株式市場 ,  平滑度 ,  サポートベクトルマシン ,  *予測技法 ,  マーケティング ,  予測モデル
準シソーラス用語： 収益率 ,  関連ベクトルマシン ,  解析ツール ,  株価 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： stock price trending ,  quantitative trading ,  machine learning

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最適化 ,  モデル ,  株式 ,  価格 ,  傾向 ,  予測手法