株価の騰落を考慮したLSTMによる経済指標予測の誤差軽減の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS20048

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2020/10/12

タイトル(英語): Analysis of error reduction of economic index forecast using LSTM considering stock price ups and downs

著者名: 仲岡 拓哉(明治大学),浦野 昌一(明治大学)

著者名(英語): Takuya Nakaoka(Meiji University ),Urano Shoichi(Meiji University)

キーワード: ニューラルネットワーク|時系列データ解析|日経平均株価|neural network|Time series data analysis|Nikkei stock average

要約(日本語): 近年、経済情勢が目まぐるしく変化している中で、企業が安定した経営を継続したり、個人の投資活動を活発化させるためにも景気動向を掴む事は必要となる。これまで筆者達は、景気動向の特徴を捉えるためのLSTMを用いた経済指標予測やローソク足のパターン分析を考慮した経済指標予測を行ってきたが、誤差の軽減には検討の余地があると考える。そこで、本論文では、株価の騰落予測を考慮した回帰予測結果の誤差軽減の分析を行う。

要約(英語): We have made economic index forecast using LSTM to capture the characteristics of economic trends and that take into account candlestick pattern analysis, but there is room for consideration to reduce the error. In this paper, we analyze the error reduction of regression prediction results considering stock price ups and downs.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,304 Kバイト