論文の概要: Robust Portfolio Design and Stock Price Prediction Using an Optimized LSTM Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01850v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 14:15:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 07:43:48.402362
• Title: Robust Portfolio Design and Stock Price Prediction Using an Optimized LSTM Model
• Title（参考訳）: 最適化LSTMモデルを用いたロバストポートフォリオ設計と株価予測
• Authors: Jaydip Sen, Saikat Mondal, Gourab Nath
• Abstract要約: 本稿では,インドにおける4つの重要な経済セクターに対して,最適リスクと固有という2つのタイプのポートフォリオを構築するための体系的なアプローチを提案する。 株価は2016年1月1日から2020年12月31日までウェブから抽出される。 LSTMモデルは将来の株価を予測するためにも設計されている。
• 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: Accurate prediction of future prices of stocks is a difficult task to perform. Even more challenging is to design an optimized portfolio with weights allocated to the stocks in a way that optimizes its return and the risk. This paper presents a systematic approach towards building two types of portfolios, optimum risk, and eigen, for four critical economic sectors of India. The prices of the stocks are extracted from the web from Jan 1, 2016, to Dec 31, 2020. Sector-wise portfolios are built based on their ten most significant stocks. An LSTM model is also designed for predicting future stock prices. Six months after the construction of the portfolios, i.e., on Jul 1, 2021, the actual returns and the LSTM-predicted returns for the portfolios are computed. A comparison of the predicted and the actual returns indicate a high accuracy level of the LSTM model.
• Abstract（参考訳）: 将来の株式価格の正確な予測は実行が難しい課題である。 さらに難しいのは、リターンとリスクを最適化する方法で、株式に重みを割り当てた最適化ポートフォリオを設計することだ。 本稿では,インドの4つの重要な経済部門に対して,最適リスクと固有性という2種類のポートフォリオを構築するための体系的アプローチを提案する。 株価は2016年1月1日から2020年12月31日までウェブから引き上げられた。 セクター向けポートフォリオは10の最も重要な株式に基づいて構築されている。 LSTMモデルは将来の株価を予測するためにも設計されている。 ポートフォリオの構築から6ヶ月後、すなわち2021年1月1日に、ポートフォリオの実際のリターンとLSTM予測リターンが計算される。 予測値と実回帰値を比較すると、LSTMモデルの高精度レベルが示される。

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