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J-GLOBAL ID：202202213142181227   整理番号：22A0445369

機械学習技術を用いたFOREX傾向解析:ANN-GAハイブリッドアプローチを用いたINR対USD通貨交換率【JST・京大機械翻訳】

FOREX trend analysis using machine learning techniques: INR vs USD currency exchange rate using ANN-GA hybrid approach

著者 (5件)： Kumar Sarangi Pradeepta (Chitkara University Institute of Engineering and Technology, Chitkara University, Punjab, India) ,  Chawla Muskaan (Chitkara University Institute of Engineering and Technology, Chitkara University, Punjab, India) ,  Ghosh Pinaki (Chitkara University Institute of Engineering and Technology, Chitkara University, Punjab, India) ,  Singh Sunny (Chitkara University Institute of Engineering and Technology, Chitkara University, Punjab, India) ,  Singh P.K. (Sharda University, Greater Noida, India)
資料名： Materials Today: Proceedings  (Materials Today: Proceedings)
巻： 49  号： P8  ページ： 3170-3176  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3531A  ISSN： 2214-7853  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時系列は過去の傾向を分析し,将来の方向を決定するために用いられる歴史的データの分析である。これは,組織が適切な計画を作って,正しい方向で適切な戦略的決定を開発するのを助ける。そのような事例の一つは,通貨交換率の解析である。通貨交換率または通貨転換率に関する事前情報は,国際市場で取引する間,組織がより良い決定をするのを助ける。これはまたFOREX傾向解析とも呼ばれる。本研究は,特にインドのRupees(INR)Vs U.S Dollars(USD)の場合において,非常に短期の期間における通貨交換率の予測における機械学習技術の適用性を解析することを試みる。2つのアプローチを,1)単純な人工ニューラルネットワーク(ANN)モデル,2)ANN重み行列を遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて最適化する遺伝的アルゴリズム(ANN-GA)によるANNのハイブリッドモデル,を実装した。最後に,両方の方法の結果を,それらの実装から得られたRMSE値に関して比較した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  インド ,  適応性 ,  転化率 ,  国際市場 ,  *機械学習 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 事前知識 ,  *傾向解析 ,  ハイブリッドモデル ,  *機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： FOREX解析 ,  ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  機械学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習技術 ,  傾向解析 ,  Ga ,  ハイブリッドアプローチ ,  INR ,  通貨