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J-GLOBAL ID：202002229300444167   整理番号：20A2436233

株価の騰落を考慮したLSTMによる経済指標予測の誤差軽減の検討

Analysis of error reduction of economic index forecast using LSTM considering stock price ups and downs

著者 (2件)： 仲岡拓哉 (明治大) ,  浦野昌一 (明治大)
資料名： 電気学会研究会資料
号： IS-20-034-046.048.051-066 情報システム研究会  ページ： 75-80  発行年： 2020年10月12日 
JST資料番号： Z0924B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： LSTMを用いて景気動向の特徴を捉え,ローソク足のパターン分析を考慮した経済指数予測を行っているが,誤差を減らすための検討の余地がある。本稿では,株価の騰落を考慮した回帰予測結果の誤差低減を分析する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *経済予測 ,  指標 ,  *ニューラルネットワーク ,  パターン分類 ,  *予測技法 ,  *予測誤差 ,  減少 ,  株式市場 ,  回帰分析 ,  データ解析
準シソーラス用語： 経済指標 ,  景気動向 ,  *LSTMネットワーク ,  パターン分析 ,  誤差低減 ,  *株価予測 ,  時系列データ ,  予測精度

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

引用文献 (11件)：

• XIA Bin, ZHAO Cang, ′′The Application of Multiple Regression Analysis Forecast in Economical Forecast′′, Second International Workshop on Knowledge Discovery and Data Mining, pp.405-408 (2009)
• Siou Jhih Guo, Chih-Chieh Hung, Fu-Chun Hsu, ′′Deep Candlestick Predictor: A Framework Toward Forecasting the Price Movement from Candlestick Charts′′, International Symposium on Parallel Architectures, Algorithms and Programming, pp.219-226 (2018)
• Yoshihisa Udagawa, ′′Predicting Stock Price Trend Using Candlestick Chart Blending Technique′′, IEEE International Conference on Big Data, pp.4709-4715 (2018)
• 大崎洋一郎・永野俊 : 「経済指標の長期予測を行うニューラルネット予測システム」, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J77-D-II, No.2, pp.405-412 (1994)
• 宮崎邦洋・松尾豊 : 「深層学習を用いた株価予測の分析」, The 31st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2DS-OS-19a-3, pp.1-3 (2017)

タイトルに関連する用語 (5件)： 株価 ,  LSTM ,  経済指標 ,  予測 ,  誤差