論文の概要: Implementation of a Type-2 Fuzzy Logic Based Prediction System for the
Nigerian Stock Exchange
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02107v1
- Date: Fri, 4 Feb 2022 12:41:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-07 15:12:31.082639
- Title: Implementation of a Type-2 Fuzzy Logic Based Prediction System for the
Nigerian Stock Exchange
- Title（参考訳）: ナイジェリア証券取引所におけるタイプ2ファジィ論理に基づく予測システムの実装
- Authors: Isobo Nelson Davies, Donald Ene, Ibiere Boma Cookey, Godwin Fred Lenu
- Abstract要約: 本研究は,Fuzzy Logic Type2を用いた株式市場の予測システムを開発することを目的とする。
この研究のために、合計4つの異なる技術指標が選ばれた。
ファジィ・システムは三角形およびガウス的構成規則を用いて、低、中、高にファジィ化される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Stock Market can be easily seen as one of the most attractive places for
investors, but it is also very complex in terms of making trading decisions.
Predicting the market is a risky venture because of the uncertainties and
nonlinear nature of the market. Deciding on the right time to trade is key to
every successful trader as it can lead to either a huge gain of money or
totally a loss in investment that will be recorded as a careless trade. The aim
of this research is to develop a prediction system for stock market using Fuzzy
Logic Type2 which will handle these uncertainties and complexities of human
behaviour in general when it comes to buy, hold or sell decision making in
stock trading. The proposed system was developed using VB.NET programming
language as frontend and Microsoft SQL Server as backend. A total of four
different technical indicators were selected for this research. The selected
indicators are the Relative Strength Index, William Average, Moving Average
Convergence and Divergence, and Stochastic Oscillator. These indicators serve
as input variable to the Fuzzy System. The MACD and SO are deployed as primary
indicators, while the RSI and WA are used as secondary indicators. Fibonacci
retracement ratio was adopted for the secondary indicators to determine their
support and resistance level in terms of making trading decisions. The input
variables to the Fuzzy System is fuzzified to Low, Medium, and High using the
Triangular and Gaussian Membership Function. The Mamdani Type Fuzzy Inference
rules were used for combining the trading rules for each input variable to the
fuzzy system. The developed system was tested using sample data collected from
ten different companies listed on the Nigerian Stock Exchange for a total of
fifty two periods. The dataset collected are Opening, High, Low, and Closing
prices of each security.
- Abstract（参考訳）: 株式市場は投資家にとって最も魅力的な場所の1つと見なすことができるが、取引決定の点でも非常に複雑である。
市場の不確実性と非線形性のため、市場予測はリスクの高いベンチャーである。
取引の適切な時間を決めることは、成功するトレーダーにとって鍵であり、大金を得るか、不注意な取引として記録される投資の損失に繋がる可能性がある。
本研究の目的は, 株式取引における意思決定の購入, 保持, 販売に関して, 一般に人間の行動の不確実性と複雑さを扱うファジィ論理型2を用いて, 株式市場の予測システムを開発することである。
提案システムは、フロントエンドとしてVB.NET言語、バックエンドとしてMicrosoft SQL Serverを用いて開発された。
この研究のために4つの異なる技術指標が選ばれた。
選択された指標は、相対強度指数、ウィリアム平均値、移動平均収束と分散、確率振動子である。
これらの指標はファジィシステムの入力変数として機能する。
MACDとSOは一次指標として、RSIとWAは二次指標として用いられる。
フィボナッチの再追跡比率は二次指標に採用され、取引決定の観点で支援と抵抗のレベルが決定された。
ファジィシステムへの入力変数は、三角形およびガウス構成関数を用いて、低、中、高にファジィ化される。
マムダニ型ファジィ推論規則は、各入力変数のトレーディングルールとファジィシステムを組み合わせたものである。
開発システムはナイジェリア証券取引所に上場している10社から収集したサンプルデータを用いて合計502回の試験を行った。
収集されたデータセットは、各セキュリティのオープン、ハイ、ロー、クローズ価格である。
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