論文の概要: Univariate and Multivariate LSTM Model for Short-Term Stock Market Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06673v1
• Date: Sun, 8 May 2022 07:01:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-22 15:01:15.248168
• Title: Univariate and Multivariate LSTM Model for Short-Term Stock Market Prediction
• Title（参考訳）: 短期株式市場予測のための一変量および多変量LSTMモデル
• Authors: Vishal Kuber, Divakar Yadav, Arun Kr Yadav
• Abstract要約: 本稿では,インド企業2社の短期株価予測のための2つの異なる入力アプローチを持つLSTMモデルを提案する。 10年間の歴史的データ(2012-2021)を,ヤフー金融のウェブサイトから抽出し,提案手法の分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6114012813668934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Designing robust and accurate prediction models has been a viable research area since a long time. While proponents of a well-functioning market predictors believe that it is difficult to accurately predict market prices but many scholars disagree. Robust and accurate prediction systems will not only be helpful to the businesses but also to the individuals in making their financial investments. This paper presents an LSTM model with two different input approaches for predicting the short-term stock prices of two Indian companies, Reliance Industries and Infosys Ltd. Ten years of historic data (2012-2021) is taken from the yahoo finance website to carry out analysis of proposed approaches. In the first approach, closing prices of two selected companies are directly applied on univariate LSTM model. For the approach second, technical indicators values are calculated from the closing prices and then collectively applied on Multivariate LSTM model. Short term market behaviour for upcoming days is evaluated. Experimental outcomes revel that approach one is useful to determine the future trend but multivariate LSTM model with technical indicators found to be useful in accurately predicting the future price behaviours.
• Abstract（参考訳）: 堅牢で正確な予測モデルを設計することは、長い間、有効な研究分野でした。 良く機能する市場予測者の支持者は市場価格を正確に予測することは困難であると信じているが、多くの学者は反対している。 堅牢で正確な予測システムは、ビジネスだけでなく個人にとっても、金融投資を行う上でも役立つだろう。 本稿では,インド企業2社(Reliance IndustriesとInfosys Ltd.)の短期株価を予測するために,入力アプローチの異なるLSTMモデルを提案する。 10年間の歴史的データ(2012-2021)をヤフー金融のウェブサイトから抽出し,提案手法の分析を行った。 第1のアプローチでは、2つの選択した企業の閉店価格を単変量LSTMモデルに直接適用する。 アプローチ2では、閉値から技術的指標値を算出し、多変量LSTMモデルにまとめて適用する。 今後の市場行動は短期的に評価される。 実験結果から, 今後のトレンドを決定するのに有用であるが, 技術的指標を用いた多変量LSTMモデルは, 将来の価格変動を正確に予測するのに有用であることが判明した。

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