論文の概要: Design and Analysis of Robust Deep Learning Models for Stock Price Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09664v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 17:15:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 15:38:17.893682
• Title: Design and Analysis of Robust Deep Learning Models for Stock Price Prediction
• Title（参考訳）: 株価予測のためのロバストなディープラーニングモデルの設計と解析
• Authors: Jaydip Sen and Sidra Mehtab
• Abstract要約: 株価と株価の動きの堅牢かつ正確な予測のための予測モデルを構築することは、解決すべき課題である。 本章では、インド国立証券取引所(NSE)の多角化部門に上場する株式の将来価格の堅牢かつ正確な予測のために、ディープラーニングアーキテクチャ上に構築された予測回帰モデル集を提案する。
• 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: Building predictive models for robust and accurate prediction of stock prices and stock price movement is a challenging research problem to solve. The well-known efficient market hypothesis believes in the impossibility of accurate prediction of future stock prices in an efficient stock market as the stock prices are assumed to be purely stochastic. However, numerous works proposed by researchers have demonstrated that it is possible to predict future stock prices with a high level of precision using sophisticated algorithms, model architectures, and the selection of appropriate variables in the models. This chapter proposes a collection of predictive regression models built on deep learning architecture for robust and precise prediction of the future prices of a stock listed in the diversified sectors in the National Stock Exchange (NSE) of India. The Metastock tool is used to download the historical stock prices over a period of two years (2013- 2014) at 5 minutes intervals. While the records for the first year are used to train the models, the testing is carried out using the remaining records. The design approaches of all the models and their performance results are presented in detail. The models are also compared based on their execution time and accuracy of prediction.
• Abstract（参考訳）: 株価と株価の動きの堅牢かつ正確な予測のための予測モデルを構築することは、解決すべき課題である。 良く知られた効率的な市場仮説は、株価が純粋に確率的であると仮定されるため、効率的な株式市場における将来の株価の正確な予測が不可能であると信じている。 しかし、研究者らによって提案された多くの研究は、洗練されたアルゴリズム、モデルアーキテクチャ、モデルにおける適切な変数の選択を用いて、高い精度で将来の株価を予測できることを実証している。 本章では、インド国立証券取引所(NSE)の多様化部門に上場する株式の将来価格の堅牢かつ正確な予測のために、ディープラーニングアーキテクチャに基づいて構築された予測回帰モデル集を提案する。 Metastockツールは、歴史的株価を2年間(2013-2014)に5分間隔でダウンロードするために使用される。 初年度の記録はモデルを訓練するために使用されるが、残りの記録を用いて試験が行われる。 すべてのモデルの設計アプローチとそのパフォーマンス結果が詳細に示されています。 モデルはまた、その実行時間と予測の精度に基づいて比較される。

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