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J-GLOBAL ID：202202280362402133   整理番号：22A1087905

数学的統計と機械学習技術によるコンピュータ知的在庫予測モデル【JST・京大機械翻訳】

Computer Intelligent Stock Prediction Model with Mathematical Statistics and Machine Learning Techniques

著者 (1件)： Li Chenhan (University of California,Department of Mathematics, Department of Economics,San Diego,United States)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： EEBDA  ページ： 910-914  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： 金融市場,あるいはより直接的には,株式市場,不安定な株価は常に株式市場に存在する問題である。価格が上昇または下降するかどうか,そして,どれほど,投資家にとって常に避けられない問題である。価格は比較的不安定であるが,多くの人々は,価格をより予測可能にし,従って膨大な数の利益を作るため,将来の株価を予測する方法とともに来る。株価に関する比較的成功した予測は,価格を予測する異なる方法を見つけるための注意と動機を増すために,大量の金銭を earえるのを助けることができる。この論文の目的は,伝統的統計的手法と機械学習または深層学習法の両方における株価予測の幾つかの一般的方法,ならびに今日採用されたより好ましいアプローチとそれらに関する関連研究について要約し,レビューすることである。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： 統計的方法 ,  株式市場 ,  *コンピュータ ,  *機械学習 ,  *予測モデル
準シソーラス用語： 株価 ,  投資家 ,  金融市場 ,  *在庫 ,  株価予測 ,  機械学習技術 ,  深層学習 , 【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 (6件)： 数学 ,  統計 ,  機械学習技術 ,  コンピュータ ,  在庫 ,  予測モデル