文献

J-GLOBAL ID：202002277116360223   整理番号：20A1211102

離散型隠れマルコフモデルに基づく株価予測【JST・京大機械翻訳】

Stock price forecast based on discrete Hidden Markov Model

著者 (4件)： Zhang Xudong (浙江工業大学 計算机科学与技術学院,浙江 杭州,310023) ,  Huang Yufang (浙江工業大学 計算机科学与技術学院,浙江 杭州,310023) ,  Du Jiahao (浙江工業大学 計算机科学与技術学院,浙江 杭州,310023) ,  Mou Yongwei (浙江理工大学 信息工程学院,浙江 杭州,310018)
資料名： Zhejiang Gongye Daxue Xuebao  (Zhejiang Gongye Daxue Xuebao)
巻： 48  号： 2  ページ： 148-153,211  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3659A  ISSN： 1006-4303  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 株式収益率の統計分析を通じて、離散型隠れマルコフモデル(HM)を構築し、株価の予測を実現した。まず、ある支株式の一定時間以内の日収盤価格の前日収盤価格に対する収益率を計算し、その収益率を等距離で離散化し、HMMの入力とする。次に,Baum-WelchアルゴリズムによってHMMのパラメータを訓練し,次に,Viterbiアルゴリズムを用いて,最適隠れ状態系列を得た。最後に、状態遷移行列と出力確率行列により、後一日の収益率の確率分布を求め、加重計算を通じて、一日の収益率を得て、収益率を通じて、対応する株価を計算した。実験結果は,離散型隠れMarkovモデルが将来の株価をよりよく予測できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  確率分布 ,  確率行列 ,  状態推移行列 ,  *隠れMarkovモデル
準シソーラス用語： *株価 ,  離散化 ,  株価予測 ,  収益率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  利益管理  (KA05030A) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (2件)： 隠れマルコフモデル ,  株価予測