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J-GLOBAL ID：201802237994514631   整理番号：18A0707876

FOREX取引のための知的システム:GARCHと固有モード関数を用いたハイブリッドANN【JST・京大機械翻訳】

An intelligent system for forex trading: Hybrid ANN with GARCH and intrinsic mode functions

著者 (3件)： Pathberiya H. A. (Department of Statistics, University of Sri Jayewardenepura, Nugegoda, Sri Lanka) ,  Tilakaratne C. D. (Department of Statistics, University of Colombo, Colombo 03, Sri Lanka) ,  Hansen L. L. (School of Computing, Engineering and Mathematics, Western Sydney University, Locked Bay 1797, Penrith NSW, 2751, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IntelliSys  ページ： 436-445  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： 時系列予測は,従来の時系列モデルによって想定されるように,医学,工学,財政,経済などの広範囲の分野での議論の下で不可欠な話題と見なすことができ,実際の生活状況では静的環境条件は存在しない。本研究では,動的環境条件下でさえも使用できる森林(森林交換)取引のための知的意思決定支援システムを提案することにより,金融市場の事例においてこの問題に取り組んだ。本研究は,予定されたニュース項目の放出によって定義された動的環境に関連する時間点のクラスタを同定することを提案した。次に,提案したシステムは,予測を引き出すために,時間ポイントの関連データベースを利用した。提案された知的システムは,一般化自己回帰条件付き不均一性(GARCH)揮発性推定と経験的モード分解から導出された固有モード関数を組み合わせたハイブリッドニューラルネットワークアプローチにより支持される。時間点のクラスタリングの組込みは,クラスタ化を無視する方法に関して提案した知的システムにおいて利用する予測プロセスにおいて重要性を見つけた。さらに,提案したシステムは,取引意思決定の配送において十分に効率的であり,利益のある機会,57%の時間,および100以上の取引位置における集約利益は,ほとんどすべての時点で正のままであった。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： 意思決定 ,  不均一性 ,  ニュース ,  *予測 ,  意思決定支援システム ,  クラスタ ,  データベース ,  クラスタ化
準シソーラス用語： 経験的モード分解 ,  金融市場 ,  動的環境 ,  環境条件 ,  時系列予測 ,  *固有モード関数 ,  *インテリジェントシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 取引 ,  知的システム ,  GARCH ,  固有モード関数