Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forecasting with Deep Learning: S&P 500 index

論文の概要: Forecasting with Deep Learning: S&P 500 index

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14080v1
Date: Sun, 21 Mar 2021 11:51:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-05 01:07:54.728055
Title: Forecasting with Deep Learning: S&P 500 index
Title（参考訳）: ディープラーニングによる予測 - S&P 500インデックス
Authors: Firuz Kamalov, Linda Smail, Ikhlaas Gurrib
Abstract要約: 本稿では、S&P 500インデックスの将来価値を予測する畳み込みに基づくニューラルネットワークモデルを提案する。実験の結果,本モデルが精度55%以上のベンチマークを上回っていることがわかった。
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: Stock price prediction has been the focus of a large amount of research but an acceptable solution has so far escaped academics. Recent advances in deep learning have motivated researchers to apply neural networks to stock prediction. In this paper, we propose a convolution-based neural network model for predicting the future value of the S&P 500 index. The proposed model is capable of predicting the next-day direction of the index based on the previous values of the index. Experiments show that our model outperforms a number of benchmarks achieving an accuracy rate of over 55%.
Abstract（参考訳）: 株価予測は大量の研究の焦点だったが、これまでのところ許容できる解決策は学者を逃がした。近年のディープラーニングの進歩は、ニューラルネットワークをストック予測に適用する動機となった。本稿では,S&P500インデックスの今後の価値を予測するために,畳み込みに基づくニューラルネットワークモデルを提案する。提案モデルは,インデックスの前の値に基づいて,インデックスの次の日の方向を予測することができる。実験の結果,本モデルが精度55%以上のベンチマークを上回っていることがわかった。

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