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J-GLOBAL ID：202002222619407397   整理番号：20A2014140

ラフ集合とサポートベクトルマシンアプローチに基づくインド株式市場予測【JST・京大機械翻訳】

Indian Stock Market Prediction Based on Rough Set and Support Vector Machine Approach

著者 (7件)： Nayak Rudra Kalyan (Department of Computer Science and Engineering, Koneru Lakshmaiah Education Foundation (Deemed to be University), Guntur, Andhra Pradesh, India) ,  Tripathy Ramamani (Department of Master of Computer Application, United School of Business Management, Bhubaneswar, Odisha, India) ,  Mishra Debahuti (Department of Computer Science and Engineering, Siksha ‘O’ Anusandhan (Deemed to be) University, Bhubaneswar, Odisha, India) ,  Burugari Vijay Kumar (Department of Computer Science and Engineering, Koneru Lakshmaiah Education Foundation (Deemed to be University), Guntur, Andhra Pradesh, India) ,  Selvaraj Prabha (Department of Computer Science and Engineering, VIT-AP University, Amaravati, Andhra Pradesh, India) ,  Sethy Abhisek (Department of Computer Science and Engineering, Koneru Lakshmaiah Education Foundation (Deemed to be University), Guntur, Andhra Pradesh, India) ,  Jena Biswaranjan (Tata Consultancy Services, Bhubaneswar, Odisha, India)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 153  ページ： 345-355  発行年： 2020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： 最近の動向において,株式市場予測は,金融市場に関連したあらゆる人々にとって挑戦的な課題として扱われてきた。予報は,歴史的データの活動であり,将来の傾向の方向を設定する。第2に,市場価格が変動するので,株価を予測する非常に難しい作業である。大部分の投資家は,機械学習とデータマイニング技術の多様性を用いて,金,相互基金,原油,通貨交換,および鉱物などの価格金融製品の予測に関する研究に関心を持っている。開放価格,閉鎖価格,日付,高および低,株式市場価格のようなデータの異なるパラメータに基づいて予測した。インド市場では,BSEに対するSensex(Bombay Stock交換)およびNSEに対するnifty(National Stock交換)のような2つの指標は,市場価格を予測するために使用されるベンチマーク指数である。大量の人々は,金銭取引に彼らのke金の関心を払いており,彼らが即座に利益者になることを望んでいる。ここでは,インドの株式市場データを予測するための新しいラフ集合-Supportベクターマシン(R-SVM)アプローチを提案した。R-SVM法は,予測精度と複雑性に関して,ディシジョンツリー,Naive Bayes,および人工ニューラルネットワークのようなラフ集合ベースのアルゴリズムと比較して顕著であることがわかった。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  金 ,  原油 ,  ニューラルネットワーク ,  *株式市場 ,  金融 ,  ディシジョンツリー ,  ベンチマーク ,  機械学習 ,  *ラフ集合 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 株価 ,  予測精度 ,  市場価格 ,  投資家 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： BSE ,  NSE ,  ラフ集合 ,  SVM ,  ミニマックス ,  主成分分析

分類 (2件)： エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V) ,  利益管理  (KA05030A)

タイトルに関連する用語 (4件)： ラフ集合 ,  インド ,  株式市場 ,  予測