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J-GLOBAL ID：202202257395692740   整理番号：22A0978989

機械学習を用いたTadawul全シェアインデックス(TASI)の予測の研究【JST・京大機械翻訳】

An Investigation of Forecasting Tadawul All Share Index (TASI) Using Machine Learning

著者 (3件)： BinMakhashen Galal M. (King Fahd University of Petroleum and Minerals,Research Institute,Dhahran,Kingdom of Saudi Arabia) ,  Bakather Adnan Ameen (King Fahd University of Petroleum and Minerals,Interdisciplinary Research Center in Finance and Digital Economy, KFUPM Business School,Dhahran,Kingdom of Saudi Arabia) ,  Bin-Salem Ali Abdulqader (Zhoukou Normal University,School of Computer Science and Technology,Zhoukou,Henan,China,466000)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： CDMA  ページ： 19-24  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ストック市場は,最も複雑で動的な環境の一つである。株価についての予測を行うためには,市場情報の幾つかの源を組み合わせる必要がある。もう一つの可能性は,目標市場のストックインデックス価格をモニターし予測することである。本研究では,Bloombergの最も多く使用された指標を利用してサウジストック価格指数を予測するいくつかの機械学習アルゴリズムを調べた。収集したデータは,Tadawul Al Share Index(TASI)指数価格の26年を表す。いくつかの機械学習アルゴリズムを,中期TASI指数価格決定を予測するために調査した。2つのリカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャ(より深く,より浅いアーキテクチャ)を作成し,訓練し,試験して,TASI指数価格を予測するそれらの性能を対比した。さらに,線形回帰,ディシジョンツリー,およびランダムフォレストのようないくつかの伝統的機械学習法も,指数価格予測のために研究する。実験は,26年間のTASI指数取引によって,単純な機械学習(ML)モデルが,より複雑なMLモデルと比較して,より良い中期指数価格予測を作るのに,一般的に適切であることを示唆した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 価格決定 ,  ディシジョンツリー ,  在庫量 ,  計算機アーキテクチャ ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 株価 ,  線形回帰 ,  価格予測 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  シェア ,  インデックス ,  予測 ,  研究