論文の概要: Using a Deep Learning Model to Simulate Human Stock Trader's Methods of Chart Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14870v2
• Date: Sat, 30 Dec 2023 13:46:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 02:29:38.522102
• Title: Using a Deep Learning Model to Simulate Human Stock Trader's Methods of Chart Analysis
• Title（参考訳）: 深層学習モデルを用いた人株取引者のチャート分析手法のシミュレーション
• Authors: Sungwoo Kang, Jong-Kook Kim
• Abstract要約: 本稿では,専門家の技術アナリストの取引方法に触発された手法を提案する。 過去600日間の株価を見て、株価が次のD日で10%上昇するか、20%下落するかを予測する。 韓国市場では、利益は市場リターンの39%以上、利益はアメリカの市場リターンの40%以上に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32634122554914
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the efficient market hypothesis, many studies suggest the existence of inefficiencies in the stock market leading to the development of techniques to gain above-market returns. Systematic trading has undergone significant advances in recent decades with deep learning schemes emerging as a powerful tool for analyzing and predicting market behavior. In this paper, a method is proposed that is inspired by how professional technical analysts trade. This scheme looks at stock prices of the previous 600 days and predicts whether the stock price will rise or fall 10% or 20% within the next D days. Plus, the proposed method uses the Resnet's (a deep learning model) skip connections and logits to increase the probability of the prediction. The model was trained and tested using historical data from both the Korean and US stock markets. We show that using the period label of 5 gives the best result. On Korea market it achieved a profit more than 39% above the market return, and a profit more than 40% above the market return on the US market.
• Abstract（参考訳）: 効率的な市場仮説にもかかわらず、多くの研究は株式市場における非効率性の存在を示唆し、市場上利益を得る技術の開発に繋がる。 近年のシステム取引は、市場行動を分析し予測するための強力なツールとしてディープラーニングスキームが登場し、大きな進歩を遂げている。 本稿では,専門家の技術アナリストの取引方法に触発された手法を提案する。 この計画では、過去600日間の株価を見て、次のd日で株価が10%上昇するか20%下落するかを予測している。 さらに,提案手法では,Resnet(ディープラーニングモデル)が接続やロジットをスキップすることで,予測の確率を増大させる。 モデルは韓国と米国の株式市場の過去のデータを使って訓練され、テストされた。 5の周期ラベルを使うことが最良の結果をもたらすことを示す。 韓国市場では、利益は市場リターンの39%以上、利益はアメリカの市場リターンの40%以上に達した。

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