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J-GLOBAL ID：202002249541993294   整理番号：20A1999214

人工ニューラルネットワークを用いたモロッコ株式市場のための短期予測フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Short Term Prediction Framework for Moroccan Stock Market Using Artificial Neural Networks

著者 (3件)： Labiad Badre (Equipe MOAD-SCM Mohammadia School of Engineers Mohammed V University, Rabat, Morocco) ,  Berrado Abdelaziz (Equipe AMIPS Mohammadia School of Engineers Mohammed V University, Rabat, Morocco) ,  Benabbou Loubna (Departement Sciences de la Gestion, Universite du Quebec a Rimouski (UQAR), Campus de Levis, Quebec, Canada)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SITA’18  ページ： 1-6  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 本論文では,人工ニューラルネットワークに基づく株式市場のための短期予測フレームワークを提案した。著者らは,非常に短期(10から60分)における株式市場(Up,DownおよびUnchanged)の将来の傾向の予測に関心がある。ここでは,異なるANNアーキテクチャ,即ち,マルチライヤーパーセプトロン(MLP)と長短熱メモリ(LSTM)を効率的に実装するためのフレームワークを提案した。このフレームワークは,日内価格データ(tick-by-tickデータ)の使用と入力変数としての技術的指標の選択を含み,不均衡なターゲットクラスと非規則的間隔入力データに関連する課題を固定する。Moroccan株式市場からのデータに関する提案フレームワーク内で異なる実験を行った。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  *ニューラルネットワーク ,  *株式市場 ,  モロッコ王国 ,  *短期予測 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 不均衡 ,  入力データ ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 人工ニューラルネットワーク ,  短期予測 ,  株式市場

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  電力工学・電力事業一般  (NB01000X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  モロッコ ,  株式市場 ,  短期予測 ,  フレームワーク