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J-GLOBAL ID：202202250604363964   整理番号：22A0736146

ニュース感情を用いた金価格のファジィルールベース予測【JST・京大機械翻訳】

Fuzzy Rule-Based Prediction of Gold Prices using News Affect

著者 (2件)： Hajek Petr (Science and Research Centre, Faculty of Economics and Administration, University of Pardubice, Studentsk a 84, 532 10 Pardubice, Czech Republic) ,  Novotny Josef (Institute of Business Economics and Management, Faculty of Economics and Administration, University of Pardubice, Studentska 84, 532 10 Pardubice, Czech Republic)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 193  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 金の価値のため,その価格を予測するシステムは,科学的および産業的コミュニティにおいて大きな興味を引きつけた。多様な人工知能法は短期および長期金価格の予測において従来の統計的方法より優れている。しかし,以前の研究は,これらのシステムの透明性を無視し,また,これらのシステムは,投資決定に対するメディア感情の潜在的重要な効果を組み込んだ。したがって,ここでは,ニュース階のさまざまな側面を処理するコンポーネントを持つファジィルールベース予測システムを提案した。このシステムを歴史的データで訓練して,1日と5日先金価格予測の投資家を提供し,一方,規則複雑度に関して高度に解釈可能な取引戦略を達成した。提案システムは,深層学習による極端学習機械やニューラルネットワークのような最先端のモデルと比較して,予測精度と解釈可能性の両方に関して有効であることを実証した。著者らの知見は,ニュースの構成要素が1日先の予測に特に重要であることを示唆する。また,提案したシステムが平均年間リターンに関して良好に機能し,一方,言語取引規則の説明可能な集合を提供することを示した。これは投資家にとって重要な意味を持つ。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： *価格 ,  *金 ,  言語 ,  投資 ,  予測 ,  ニューラルネットワーク ,  コミュニティ ,  規則 ,  統計的方法 ,  人工知能 ,  *ニュース
準シソーラス用語： 予測精度 ,  価格予測 ,  投資家 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 金価格 ,  予測 ,  ファジィルールベースシステム ,  ニュース ,  感情

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  利益管理  (KA05030A) ,  マーケティング  (KA06020W) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニュース ,  感情 ,  金 ,  価格 ,  ファジィルールベース ,  予測