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J-GLOBAL ID：201902264199615470   Reference number：19A1715934

Artificial Neural Networks for Realized Volatility Prediction in Cryptocurrency Time Series

暗号性時系列における実現された揮発性予測のための人工神経回路網【JST・京大機械翻訳】

Author (3)： Miura Ryotaro (International Christian University, Mitaka, Tokyo, Japan) ,  Pichl Lukas (International Christian University, Mitaka, Tokyo, Japan) ,  Kaizoji Taisei (International Christian University, Mitaka, Tokyo, Japan)
Material： Lecture Notes in Computer Science  (LNBI)
Volume： 11554  Page： 165-172  Publication year： 2019 
JST Material Number： H0078D  ISSN： 0302-9743  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Germany, Federal Republic of (DEU)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Realized volatility (RV) is de...

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Thesaurus term： *cryptogram ,  aggregation ,  *forecast ,  *neural network(biomodel) ,  finance(bank) ,  optimization ,  logarithm ,  voltage ,  benchmark ,  machine learning
Semi thesaurus term： リスクヘッジ ,  リッジ回帰 ,  自己回帰 ,  オンライン ,  時間間隔 , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (9)： ANN ,  MLP ,  LSTM ,  GRU ,  CNN ,  SVM ,  HARRV ,  Ridge regression ,  Realized volatility

JST classification (1)： Code theory  (ND02030R)

Terms in the title (5)： 暗号 ,  時系列 ,  揮発性 ,  予測 ,  人工神経回路網