論文の概要: Accurate Stock Price Forecasting Using Robust and Optimized Deep Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15096v1
• Date: Sun, 28 Mar 2021 09:52:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 14:33:08.671515
• Title: Accurate Stock Price Forecasting Using Robust and Optimized Deep Learning Models
• Title（参考訳）: ロバストと最適化ディープラーニングモデルを用いた正確な株価予測
• Authors: Jaydip Sen and Sidra Mehtab
• Abstract要約: 本稿では,インドの自動車部門における重要な企業の株価の将来価格を正確に予測するために,回帰モデルの10種類の深層学習モデルを提案する。 5分間隔で集められた非常に粒状の株価を使用して、私達は2012年12月31日から2013年12月27日までの記録に基づいてモデルを訓練します。 本稿では,モデルの設計原理を説明し,予測精度と実行速度に基づいてその性能を解析する。
• 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: Designing robust frameworks for precise prediction of future prices of stocks has always been considered a very challenging research problem. The advocates of the classical efficient market hypothesis affirm that it is impossible to accurately predict the future prices in an efficiently operating market due to the stochastic nature of the stock price variables. However, numerous propositions exist in the literature with varying degrees of sophistication and complexity that illustrate how algorithms and models can be designed for making efficient, accurate, and robust predictions of stock prices. We present a gamut of ten deep learning models of regression for precise and robust prediction of the future prices of the stock of a critical company in the auto sector of India. Using a very granular stock price collected at 5 minutes intervals, we train the models based on the records from 31st Dec, 2012 to 27th Dec, 2013. The testing of the models is done using records from 30th Dec, 2013 to 9th Jan 2015. We explain the design principles of the models and analyze the results of their performance based on accuracy in forecasting and speed of execution.
• Abstract（参考訳）: 将来の株価を正確に予測するための堅牢なフレームワークを設計することは、常に非常に困難な研究課題とみなされてきた。 古典的効率的な市場仮説の提唱者は、株価変動の確率的な性質のため、効率的な市場における将来の価格を正確に予測することは不可能であると断言する。 しかし、アルゴリズムやモデルがどのように株式価格の効率的で正確で堅牢な予測を設計できるかを示す、洗練度と複雑さの程度が異なる文献には、多くの命題が存在する。 本稿では,インドの自動車部門における重要な企業の株価の将来価格を正確に予測するために,回帰モデルの10種類の深層学習モデルを提案する。 2012年12月31日から2013年12月27日までの記録に基づいて、非常に細かな株価を5分間隔で収集し、モデルをトレーニングします。 テストは2013年12月30日から2015年1月9日までの記録を用いて行われた。 本稿では,モデルの設計原理を説明し,予測精度と実行速度に基づいてその性能を解析する。

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