論文の概要: Analysis of Sectoral Profitability of the Indian Stock Market Using an LSTM Regression Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04976v1
• Date: Tue, 9 Nov 2021 07:50:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-10 16:00:31.155215
• Title: Analysis of Sectoral Profitability of the Indian Stock Market Using an LSTM Regression Model
• Title（参考訳）: LSTM回帰モデルを用いたインド株式市場のセクター収益性の分析
• Authors: Jaydip Sen, Saikat Mondal, and Sidra Mehtab
• Abstract要約: 本稿では,所定時間間隔でウェブから過去の株価を自動的に抽出する,長期記憶(LSTM)アーキテクチャに基づく最適化された予測モデルを提案する。 このモデルは、インド国立証券取引所(NSE)に上場している7つのセクターから70の重要株式の予測結果に基づいて、取引の売買のために展開されている。 結果は、このモデルが将来の株価を予測する上で非常に正確であることを示唆している。
• 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: Predictive model design for accurately predicting future stock prices has always been considered an interesting and challenging research problem. The task becomes complex due to the volatile and stochastic nature of the stock prices in the real world which is affected by numerous controllable and uncontrollable variables. This paper presents an optimized predictive model built on long-and-short-term memory (LSTM) architecture for automatically extracting past stock prices from the web over a specified time interval and predicting their future prices for a specified forecast horizon, and forecasts the future stock prices. The model is deployed for making buy and sell transactions based on its predicted results for 70 important stocks from seven different sectors listed in the National Stock Exchange (NSE) of India. The profitability of each sector is derived based on the total profit yielded by the stocks in that sector over a period from Jan 1, 2010 to Aug 26, 2021. The sectors are compared based on their profitability values. The prediction accuracy of the model is also evaluated for each sector. The results indicate that the model is highly accurate in predicting future stock prices.
• Abstract（参考訳）: 将来の株価を正確に予測するための予測モデル設計は、常に興味深い研究課題であると考えられている。 このタスクは、多くの制御可能で制御不能な変数によって影響を受ける現実世界の株価の揮発的かつ確率的性質のために複雑になる。 本稿では,所定時間間隔でWebから過去の株価を自動的に抽出し,その将来価格を予測し,将来の株価を予測するための,長期記憶(LSTM)アーキテクチャに基づく最適化された予測モデルを提案する。 このモデルは、インド証券取引所(nse)に上場している7つの部門から70の重要株式の予測結果に基づいて、売買を行うために展開されている。 各セクターの収益性は、2010年1月1日から2021年8月26日までの期間に当該セクターの株式から得られる総利益に基づいて導かれる。 部門は利益率の値に基づいて比較される。 モデルの予測精度も各セクタで評価される。 その結果, 将来の株価予測において, このモデルは非常に正確であることがわかった。

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