論文の概要: Applications of deep learning in stock market prediction: recent progress

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01859v1
• Date: Sat, 29 Feb 2020 03:37:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 21:01:00.594036
• Title: Applications of deep learning in stock market prediction: recent progress
• Title（参考訳）: 深層学習の株式市場予測への応用--最近の進歩
• Authors: Weiwei Jiang
• Abstract要約: この調査は、株式市場予測のためのディープラーニングモデルに関する最近の研究の最新のレビューを提供する。 私たちは、異なるデータソース、さまざまなニューラルネットワーク構造、一般的なメトリクスを分類するだけでなく、実装と評価も分類します。 私たちのゴールは、興味のある研究者が最新の進歩と同期するのを助けると同時に、以前の研究をベースラインとして簡単に再現できるようにすることです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.780772209241294
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stock market prediction has been a classical yet challenging problem, with the attention from both economists and computer scientists. With the purpose of building an effective prediction model, both linear and machine learning tools have been explored for the past couple of decades. Lately, deep learning models have been introduced as new frontiers for this topic and the rapid development is too fast to catch up. Hence, our motivation for this survey is to give a latest review of recent works on deep learning models for stock market prediction. We not only category the different data sources, various neural network structures, and common used evaluation metrics, but also the implementation and reproducibility. Our goal is to help the interested researchers to synchronize with the latest progress and also help them to easily reproduce the previous studies as baselines. Base on the summary, we also highlight some future research directions in this topic.
• Abstract（参考訳）: 株式市場の予測は古典的だが難しい問題であり、経済学者もコンピューター科学者も注目している。 効果的な予測モデルを構築するために、線形ツールと機械学習ツールの両方が過去数十年にわたって研究されてきた。 近年、このトピックの新しいフロンティアとしてディープラーニングモデルが導入されており、迅速な開発が追いつくには早すぎる。 したがって、この調査の動機は、株式市場予測のためのディープラーニングモデルに関する最近の研究の最新レビューを提供することです。 私たちは、異なるデータソース、さまざまなニューラルネットワーク構造、一般的な評価指標だけでなく、実装と再現性も分類します。 私たちの目標は、関心のある研究者が最新の進歩と同期し、また、過去の研究をベースラインとして簡単に再現できるようにすることです。 要約に基づいて、このトピックにおける今後の研究の方向性も強調する。

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