抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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狭い市場は,特に高濃度の小売投資家のような投資家ベースにおける限られた流動性または特殊性に起因するものと考えられており,株式市場は,より効率的で,そして,より予測できない。本論文では,狭い市場に適用されるニューラルネットワークが狭い市場で比較的正確な予測を提供できることを示した。しかし,潜在的に最適でない取引インフラストラクチャと staレベル価格のような実際的考察を考慮すべきである。深層株式市場における予測ツールとしてニューラルネットワークの使用を記述する既存の文献が存在する。狭い市場へのニューラルネットワークの応用は,はるかに少ない文献範囲を受けた。しかし,狭い市場における信頼できるストック予測ツールを持つのは,地方の株式市場の開発を助けることができるので,実際の経済にも役立つ可能性がある。中程度に狭い市場に適用したニューラルネットワークは,深い市場で得られたものと同様に,同程度であるように見える予測を生成した。これらの結果は,広範囲の学習アルゴリズムおよびニューロン数のような他のネットワーク特徴を通して矛盾しない。適切なネットワーク構造を選択することは,正確な予測を得るために,どの訓練アルゴリズムが使用するかを決定することを含む。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】