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J-GLOBAL ID：201802233799369627   整理番号：18A2111684

ブースティングアルゴリズムを用いた先物市場の予測【JST・京大機械翻訳】

Predication of Futures Market by Using Boosting Algorithm

著者 (3件)： Wu Yun-peng (Department of Electronic Engineering/Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, China, Shenzhen, China) ,  Mao Jia-min (Department of Electronic Engineering/Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, China, Shenzhen, China) ,  Li Wei-feng (Department of Electronic Engineering/Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, China, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： WiSPNET  ページ： 1-4  発行年： 2018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： AdaBoostは,ブースティングアイデアに基づく機械学習アルゴリズムである。AdaBoostは,適応ブースティングの省略であり,それは,強い分類器アルゴリズムとして組み立てるための弱い分類装置のためのアルゴリズムである。金融市場には多くのデータノイズがある。先物市場における基礎となる傾向を明らかにするために,著者らは標準化された技術的指標を用いて,上昇または転倒を予測し,AdaBoostアルゴリズムによってこれらの指標を革新的に組み立てることを提案した。技術指標の重みを最適化するためにAdaBoostアルゴリズムを使用し,良好な予測結果を得た。本研究は,これらの弱い分類装置が効果的に先物市場におけるデータノイズをフィルターにかけることができて,機械学習が従来の金融工学解析方法に基づいてより良い解析結果を得ることができることを示した。本研究は個々の投資家にとって意味がある。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  最適化 ,  *アルゴリズム ,  *予測 ,  分類装置 ,  雑音 ,  標準化 ,  機械学習 ,  フィルタ
準シソーラス用語： 投資家 ,  金融工学 ,  金融市場 ,  *ブースティング ,  AdaBoost ,  *ブースティングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： ブースティングアルゴリズム ,  市場 ,  予測