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J-GLOBAL ID：202102225918315086   整理番号：21A2818241

狭い株式市場におけるニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Neural Networks in Narrow Stock Markets

著者 (2件)： Alfonso Gerardo ,  Ramirez Daniel R.
資料名： Symmetry (Web)  (Symmetry (Web))
巻： 12  号： 8  ページ： 1272  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7282A  ISSN： 2073-8994  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 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】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  ニューロン ,  流動性 ,  *ニューラルネットワーク ,  *株式市場 ,  小売 ,  ネットワーク構造 ,  在庫量 ,  インフラストラクチャー ,  深層 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 高濃度 ,  特異性 ,  投資家 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 狭い市場 ,  ニューラルネットワーク ,  予測

分類 (3件)： 利益管理  (KA05030A) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

引用文献 (35件)：

• Whang, J.; Wang, J.; Zhang, Z.; Guo, S. Forecasting stock indices with back propagation neural network. Expert Syst. Appl. 2011, 38, 14346-14355.
• Zhang, G.; Patuwo, B.; Hu, N. Forecasting with artificial neural networks: The state of the art. Int. J. Forecast. 1998, 14, 35-62.
• Zhang, L.; Suganthan, P. A Survey of randomized algorithms for training neural networks. Inf. Sci. 2016, 364, 146-155.
• Cao, W.; Wang, X.; Ming, Z.; Gao, J. A review on neural networks with random weights. Neurocomputing 2018, 275, 278-287.
• Zoicas-lenciu, A. The sensitivity of moving average trading rules performance with respect to methodological assumptions. Procedia Econ. Financ. 2015, 32, 1353-1361.

タイトルに関連する用語 (2件)： 株式市場 ,  ニューラルネットワーク