論文の概要: Construction of confidence interval for a univariate stock price signal
predicted through Long Short Term Memory Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00254v1
- Date: Wed, 1 Jul 2020 05:28:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 22:34:48.877272
- Title: Construction of confidence interval for a univariate stock price signal
predicted through Long Short Term Memory Network
- Title(参考訳): 長期記憶ネットワークを用いた単変量株価信号の信頼区間構築
- Authors: Shankhyajyoti De, Arabin Kumar Dey, and Deepak Gauda
- Abstract要約: 依存セットアップには3つの異なるタイプのブートストラップメソッドを採用しています。
サンプルのブートストラップの実行中に最適なブロック長を選択するために,いくつかの有用な提案を規定する。
また、異なるブートストラップ戦略によって測定された信頼区間を比較するためのベンチマークも提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we show an innovative way to construct bootstrap confidence
interval of a signal estimated based on a univariate LSTM model. We take three
different types of bootstrap methods for dependent set up. We prescribe some
useful suggestions to select the optimal block length while performing the
bootstrapping of the sample. We also propose a benchmark to compare the
confidence interval measured through different bootstrap strategies. We
illustrate the experimental results through some stock price data set.
- Abstract(参考訳): 本稿では、一変量LSTMモデルに基づいて推定された信号のブートストラップ信頼区間を構築する革新的な方法を示す。
依存セットアップには3つの異なるタイプのブートストラップメソッドを採用しています。
サンプルのブートストラップの実行中に最適なブロック長を選択するための有用な提案をいくつか提案する。
また,異なるブートストラップ戦略で測定された信頼区間を比較するベンチマークも提案する。
いくつかの株価データセットによる実験結果について説明する。
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