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J-GLOBAL ID：202202271601683128   整理番号：22A1062619

動径基底関数カーネルを用いたサポートベクトル回帰器を用いた株式市場予測【JST・京大機械翻訳】

Stock Market Prediction Using Support Vector Regressor with Radial Basis Function Kernel

著者 (5件)： Ricky Antonius (School of Computer Science, Bina Nusantara University, Indonesia) ,  Genesius Kennedy (School of Computer Science, Bina Nusantara University, Indonesia) ,  Setiawan Michelle (School of Computer Science, Bina Nusantara University, Indonesia) ,  Nugroho Jaya Richardo (School of Computer Science, Bina Nusantara University, Indonesia) ,  Suhartono Derwin (School of Computer Science, Bina Nusantara University, Indonesia)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICIGP 2022  ページ： 380-387  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0698C  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： 現在,インドネシア人による投資の最も一般的なタイプの一つはストックである。これは2020年末までインドネシアストック交換からのデータによって証明され,資本市場投資家の数は2019から3.88百万投資家に56%増加した。本研究の目的は,ストックに投資し,ストックに投資することから利益を増加させ,ストックに投資する損失による自殺を減らすために,公共の関心,特に千年期世代を増加させることである。さらに,本研究で使用した方法は,サポートベクトル回帰者である。この研究から,二乗平均平方根誤差に対するサポートベクトル回帰結果の結果は179.17,R2は1.0,平均絶対誤差は1.48であり,一方,二乗平均平方根誤差に対するサポートベクトル回帰試験結果は228.79,R2は0.99,平均絶対誤差は13.80であった。したがって,サポートベクトル回帰モデルは,株価の予測に適している。ソースコードは次のGitHubリンク:https://github.com/K6RTCS/Stock-Market-Prediction-RBF.gitにアクセスできる。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *回帰分析 ,  市場 ,  データ ,  予測 ,  インドネシア共和国 ,  *株式市場 ,  人間 ,  *動径基底関数 ,  予測誤差 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： 株価 ,  投資家 ,  ソースコード ,  *サポートベクトル回帰 ,  資本市場 ,  平均絶対誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 株式交換 ,  株価 ,  サポートベクトル回帰器

分類 (1件)： 太陽光発電  (NB03090G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 動径基底関数 ,  カーネル ,  サポートベクトル回帰 ,  株式市場 ,  予測