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J-GLOBAL ID：201902270402148322   整理番号：19A1142765

データマイニングを用いたストックの予測分析【JST・京大機械翻訳】

Predictive Analysis of Stocks Using Data Mining

著者 (2件)： Magesh G. (School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore, India) ,  Swarnalatha P. (School of Information Technology and Engineering, VIT University, Vellore, India)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 105  ページ： 283-289  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界中には60の主要な株式交換があり,合計値は69ドルである。ストックはほぼ毎日取引される。ストックデータは最初からインターネット上で入手可能である。株式市場の予測は,異なる分野の研究者にとって魅力的な話題である。機械学習とデータ科学の出現の前に,株式市場移動を統計的および技術的因子を用いて主に分析した。現在,機械学習技術の助けを借りて,株式市場移動を正確に同定することが可能である。サポートマシンベクトル,ランダムフォレスト,勾配ブースティングツリーなどの様々な機械学習技術は,ストック価格を予測するために過去に成功裏に使用されてきた。Copyright 2019 Springer Nature Singapore Pte Ltd. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  *在庫量 ,  インターネット ,  マーケティング ,  *データマイニング ,  *予測 ,  機械学習 ,  株式市場
準シソーラス用語： ブースティング ,  ランダムフォレスト ,  機械学習技術 ,  データサイエンス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 株式マーケティング予測 ,  株式市場分析

分類 (1件)： 利益管理  (KA05030A)

タイトルに関連する用語 (3件)： データマイニング ,  予測 ,  分析