論文の概要: Contrasting the efficiency of stock price prediction models using
various types of LSTM models aided with sentiment analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07868v1
- Date: Sat, 15 Jul 2023 18:56:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 17:29:30.175256
- Title: Contrasting the efficiency of stock price prediction models using
various types of LSTM models aided with sentiment analysis
- Title(参考訳): 感情分析による各種LSTMモデルを用いた株価予測モデルの効率性の比較
- Authors: Varun Sangwan, Vishesh Kumar Singh, Bibin Christopher V
- Abstract要約: 我々の研究は、企業予測とセクターパフォーマンスを用いた最良のモデルと、短期目標と長期目標の両方において、企業の株価の正確な予測方法を見つけることを目的としています。
我々の研究は、企業予測とセクターパフォーマンスを用いた最良のモデルと、短期目標と長期目標の両方において、企業の株価の正確な予測方法を見つけることを目的としています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Our research aims to find the best model that uses companies projections and
sector performances and how the given company fares accordingly to correctly
predict equity share prices for both short and long term goals.
- Abstract(参考訳): 我々の研究は、企業予測とセクターパフォーマンスを用いた最良のモデルと、短期目標と長期目標の両方において、企業の株価の正確な予測方法を見つけることを目的としています。
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