Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forecasting Crude Oil Prices Using Reservoir Computing Models

論文の概要: Forecasting Crude Oil Prices Using Reservoir Computing Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03052v1
Date: Mon, 5 Jun 2023 17:23:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-06 13:44:50.704381
Title: Forecasting Crude Oil Prices Using Reservoir Computing Models
Title（参考訳）: 貯留層計算モデルを用いた原油価格予測
Authors: Kaushal Kumar
Abstract要約: 本研究では原油価格予測のための革新的な貯水池計算モデルを導入する。先進的な技術を活用することで、市場参加者は意思決定を強化し、原油市場のダイナミクスに関する貴重な洞察を得ることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Accurate crude oil price prediction is crucial for financial decision-making. We propose a novel reservoir computing model for forecasting crude oil prices. It outperforms popular deep learning methods in most scenarios, as demonstrated through rigorous evaluation using daily closing price data from major stock market indices. Our model's competitive advantage is further validated by comparing it with recent deep-learning approaches. This study introduces innovative reservoir computing models for predicting crude oil prices, with practical implications for financial practitioners. By leveraging advanced techniques, market participants can enhance decision-making and gain valuable insights into crude oil market dynamics.
Abstract（参考訳）: 原油価格の正確な予測は金融決定に不可欠だ。原油価格予測のための新しい貯留層計算モデルを提案する。主要株式市場指標の日替わり価格データを用いた厳密な評価によって示されるように、ほとんどのシナリオで一般的なディープラーニング手法よりも優れている。我々のモデルの競争上の優位性は、最近のディープラーニングアプローチと比較することでさらに検証される。本研究では,石油価格予測のための革新的な貯水池計算モデルを導入する。高度な技術を活用することで、市場参加者は意思決定を強化し、原油市場のダイナミクスに関する貴重な洞察を得ることができる。

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