LSTMモデルを用いた最適化ポートフォリオ設計のための正確な株価予測【JST・京大機械翻訳】

Sen Jaydip; Mehtab Sidra; Dutta Abhishek; Mondal Saikat

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203690682993 整理番号：22P0297976

LSTMモデルを用いた最適化ポートフォリオ設計のための正確な株価予測【JST・京大機械翻訳】

Precise Stock Price Prediction for Optimized Portfolio Design Using an LSTM Model

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発行年： 2022年03月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

ストックの将来の価格の正確な予測は,実行が困難なタスクである。より挑戦的なのは,リターンとリスクの最適値を達成するために,割り当ての適切な重みの同定によるストックの最適ポートフォリオを設計することである。インド経済の7部門に基づく最適化ポートフォリオを提示した。ストックの過去の価格は,2016年1月1日から2020年12月31日までウェブから抽出した。最適ポートフォリオを選択した7つの部門で設計した。LSTM回帰モデルも将来の株価を予測するために設計した。ポートフォリオの建設の5か月後に,すなわち,6月1日,2021日に,各ポートフォリオの実際と予測収益とリスクを計算した。予測と実際のリターンは,LSTMモデルの非常に高い精度を示した。【JST・京大機械翻訳】

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