論文の概要: Profitability Analysis in Stock Investment Using an LSTM-Based Deep Learning Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06259v1
• Date: Tue, 6 Apr 2021 11:09:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-03 19:39:57.997097
• Title: Profitability Analysis in Stock Investment Using an LSTM-Based Deep Learning Model
• Title（参考訳）: LSTMに基づくディープラーニングモデルを用いた株式投資の収益性分析
• Authors: Jaydip Sen, Abhishek Dutta, Sidra Mehtab
• Abstract要約: 長期記憶ネットワーク(LSTM)ネットワーク上に構築した深層学習に基づく回帰モデルを提案する。 特定の開始日と終了日について、株式のティッカー名に基づいて過去の株価を抽出し、将来の株価を予測する。 インド株式市場の15の重要セクターから選ばれた75の重要銘柄にモデルを配置する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing robust systems for precise prediction of future prices of stocks has always been considered a very challenging research problem. Even more challenging is to build a system for constructing an optimum portfolio of stocks based on the forecasted future stock prices. We present a deep learning-based regression model built on a long-and-short-term memory network (LSTM) network that automatically scraps the web and extracts historical stock prices based on a stock's ticker name for a specified pair of start and end dates, and forecasts the future stock prices. We deploy the model on 75 significant stocks chosen from 15 critical sectors of the Indian stock market. For each of the stocks, the model is evaluated for its forecast accuracy. Moreover, the predicted values of the stock prices are used as the basis for investment decisions, and the returns on the investments are computed. Extensive results are presented on the performance of the model. The analysis of the results demonstrates the efficacy and effectiveness of the system and enables us to compare the profitability of the sectors from the point of view of the investors in the stock market.
• Abstract（参考訳）: 将来の株価を正確に予測するための堅牢なシステムを設計することは、常に非常に困難な研究課題とみなされてきた。 さらに難しいのは、予測された将来の株価に基づいて最適な株式ポートフォリオを構築するシステムを構築することだ。 本稿では,長期記憶ネットワーク(lstm,long-and-short-term memory network)ネットワーク上に構築した深層学習に基づく回帰モデルを提案する。 インド株式市場の15の重要セクターから選ばれた75の重要銘柄にモデルを配置する。 各株について、モデルが予測精度で評価される。 さらに、投資決定の基礎として株価の予測値を使用し、投資に対するリターンを算出する。 モデルの性能に関する詳細な結果が得られた。 分析の結果, システムの有効性と有効性を示し, 株式市場の投資家の視点から, セクターの収益性を比較することが可能となった。

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