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J-GLOBAL ID：201702243154026985   整理番号：17A1035755

ウェーブレット解析とARIMA SVR(サポートベクトル回帰)モデルに基づく株価予測法【Powered by NICT】

Stock forecasting method based on wavelet analysis and ARIMA-SVR model

著者 (1件)： Ye Tian (Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology, WHUT, Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIM  ページ： 102-106  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： 人々の生活水準は徐々に増加し,食品と被服問題に加えて,株式市場投資,株式市場の開発を提供する,に焦点を当て始めたますます多くの人々が必要条件である。株式市場は,投資家の焦点でなく,調査研究に研究者のための貴重な場所でもある。本論文では,ウェーブレット解析とARIMA SVRに基づく株式予測モデルを提示した。株価はウェーブレット分解とウェーブレット再構成による再構成された部分と誤り部分に分解した。,ARIMAモデルとSVRモデルは,それぞれ再構成部分と誤り部分を予測するために使用し,最終予測結果を結合して,最終予測結果を得ることである。2015年1月5日から2016年1月29日に上海浦東開発銀行の日間終り価格,は実験データとして選択した,全部で250の最初の220は,訓練集合であったし,最後の30をシミュレーション実験を行うために試験セットした。実験結果は単一予測モデルと比較して,提案したモデルは,予測株価のための効果的な方法,予測の精度を大幅に改善することを示した。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： 銀行 ,  *波束 ,  株式市場 ,  予測モデル ,  生活水準 ,  再構成 ,  投資 ,  シミュレーション ,  *予測 ,  衣服
準シソーラス用語： *株価 ,  投資家 ,  *株価予測 ,  *ARIMAモデル ,  *ウェーブレット解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 利益管理  (KA05030A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： ウェーブレット解析 ,  ARIMA ,  SVR ,  サポートベクトル回帰 ,  モデル ,  株価予測