論文の概要: Enhancing Financial Data Visualization for Investment Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18822v1
• Date: Sat, 9 Dec 2023 07:53:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 02:34:48.483620
• Title: Enhancing Financial Data Visualization for Investment Decision-Making
• Title（参考訳）: 投資決定のための財務データ可視化の強化
• Authors: Nisarg Patel, Harmit Shah, Kishan Mewada,
• Abstract要約: 本稿では,ストックダイナミクスを予測するLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークの可能性について検討する。 この研究は、複雑なパターンをキャプチャするLSTMの能力を高めるために、複数の特徴を取り入れている。 LSTMには25日間のタイムステップで重要な価格とボリューム特性が組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04096453902709291
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Navigating the intricate landscape of financial markets requires adept forecasting of stock price movements. This paper delves into the potential of Long Short-Term Memory (LSTM) networks for predicting stock dynamics, with a focus on discerning nuanced rise and fall patterns. Leveraging a dataset from the New York Stock Exchange (NYSE), the study incorporates multiple features to enhance LSTM's capacity in capturing complex patterns. Visualization of key attributes, such as opening, closing, low, and high prices, aids in unraveling subtle distinctions crucial for comprehensive market understanding. The meticulously crafted LSTM input structure, inspired by established guidelines, incorporates both price and volume attributes over a 25-day time step, enabling the model to capture temporal intricacies. A comprehensive methodology, including hyperparameter tuning with Grid Search, Early Stopping, and Callback mechanisms, leads to a remarkable 53% improvement in predictive accuracy. The study concludes with insights into model robustness, contributions to financial forecasting literature, and a roadmap for real-time stock market prediction. The amalgamation of LSTM networks, strategic hyperparameter tuning, and informed feature selection presents a potent framework for advancing the accuracy of stock price predictions, contributing substantively to financial time series forecasting discourse.
• Abstract（参考訳）: 金融市場の複雑な環境をナビゲートするには、株価の動きを十分に予測する必要がある。 本稿では,ストックダイナミクスを予測するためのLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークの可能性について述べる。 ニューヨーク証券取引所(NYSE)のデータセットを活用することで、複雑なパターンをキャプチャするLSTMの能力を高めるために、複数の特徴が組み込まれている。 開店、閉店、安値、高価格などの重要な属性の可視化は、市場を包括的に理解するために不可欠な微妙な区別を明らかにするのに役立つ。 LSTM入力構造は、確立されたガイドラインにインスパイアされ、25日間の時間ステップで価格と体積の属性を組み込むことで、時間的複雑さを捉えることができる。 グリッドサーチによるハイパーパラメータチューニング、早期停止、コールバック機構を含む包括的な方法論は、予測精度を53%向上させる。 この調査は、モデルロバスト性、財務予測文学への貢献、リアルタイムの株式市場予測のロードマップに関する洞察で締めくくっている。 LSTMネットワークの集約、戦略的ハイパーパラメータチューニング、情報機能選択は、株価予測の精度を向上するための強力な枠組みを示し、金融時系列予測の談話に実質的に寄与する。

関連論文リスト

• BreakGPT: Leveraging Large Language Models for Predicting Asset Price Surges [55.2480439325792]
  本稿では,時系列予測や資産価格の急上昇の予測に特化して,新たな大規模言語モデル(LLM)アーキテクチャであるBreakGPTを紹介する。 我々は、最小限のトレーニングで財務予測を行うための有望なソリューションとしてBreakGPTを紹介し、局所的およびグローバルな時間的依存関係をキャプチャする強力な競合相手として紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-09T05:40:32Z)
• FinBERT-BiLSTM: A Deep Learning Model for Predicting Volatile Cryptocurrency Market Prices Using Market Sentiment Dynamics [3.6423651166048874]
  本稿では,双方向長短期メモリ(Bidirectional Long Short-Term Memory, Bi-LSTM)ネットワークとFinBERTを併用して,暗号通貨の予測精度を向上させるハイブリッドモデルを提案する。 このアプローチは、先進的な時系列モデルと感情分析を組み合わせることで、不安定な金融市場の予測において重要なギャップを埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-02T14:43:06Z)
• An Evaluation of Deep Learning Models for Stock Market Trend Prediction [0.3277163122167433]
  本研究では,S&P 500指数とブラジルETF EWZの日時閉値を用いた短期トレンド予測のための先進的なディープラーニングモデルの有効性について検討した。 時系列予測に最適化されたxLSTM適応であるxLSTM-TSモデルを導入する。 テストされたモデルの中で、xLSTM-TSは一貫して他のモデルよりも優れており、例えば、テスト精度72.82%、F1スコア73.16%をEWZの日次データセットで達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T13:58:55Z)
• Harnessing Earnings Reports for Stock Predictions: A QLoRA-Enhanced LLM Approach [6.112119533910774]
  本稿では、命令ベースの新しい手法と量子化低ランク適応(QLoRA)圧縮を組み合わせることで、LLM(Large Language Models)命令を微調整することで、高度なアプローチを提案する。 近年の市場指標やアナリストの成績等「外部要因」を統合して、リッチで教師付きデータセットを作成する。 この研究は、最先端のAIを微調整された財務データに統合する能力を実証するだけでなく、AI駆動の財務分析ツールを強化するための将来の研究の道を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T04:53:31Z)
• F-FOMAML: GNN-Enhanced Meta-Learning for Peak Period Demand Forecasting with Proxy Data [65.6499834212641]
  本稿では,需要予測をメタラーニング問題として定式化し,F-FOMAMLアルゴリズムを開発した。 タスク固有のメタデータを通してドメインの類似性を考慮することにより、トレーニングタスクの数が増加するにつれて過剰なリスクが減少する一般化を改善した。 従来の最先端モデルと比較して,本手法では需要予測精度が著しく向上し,内部自動販売機データセットでは平均絶対誤差が26.24%,JD.comデータセットでは1.04%削減された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-23T21:28:50Z)
• Gated recurrent neural network with TPE Bayesian optimization for enhancing stock index prediction accuracy [0.0]
  インドの著名な株式市場指標であるNIFTY50指数の翌日の終値の予測精度を改善することを目的とする。 8つの影響要因の組み合わせは、基本株価データ、技術指標、原油価格、マクロ経済データから慎重に選択される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T06:39:01Z)
• Diffusion Variational Autoencoder for Tackling Stochasticity in Multi-Step Regression Stock Price Prediction [54.21695754082441]
  長期的地平線上での多段階の株価予測は、ボラティリティの予測に不可欠である。 多段階の株価予測に対する現在の解決策は、主に単一段階の分類に基づく予測のために設計されている。 深層階層型変分オートコーダ(VAE)と拡散確率的手法を組み合わせてセック2seqの株価予測を行う。 本モデルでは, 予測精度と分散性の観点から, 最先端の解よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T16:21:15Z)
• Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [51.3422222472898]
  ニュース見出しを用いて,ChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の株価変動を予測する能力について述べる。 我々は,情報容量制約,過小反応,制限対アビタージュ,LLMを組み込んだ理論モデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-15T19:22:37Z)
• Bayesian Bilinear Neural Network for Predicting the Mid-price Dynamics in Limit-Order Book Markets [84.90242084523565]
  伝統的な時系列計量法は、価格力学を駆動する多層相互作用の真の複雑さを捉えることができないことが多い。 最先端の2次最適化アルゴリズムを採用することで、時間的注意を払ってベイジアン双線形ニューラルネットワークを訓練する。 予測分布を用いて推定パラメータとモデル予測に関連する誤差や不確実性を解析することにより、ベイズモデルと従来のML代替品を徹底的に比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-07T18:59:54Z)
• A Deep Learning Framework for Predicting Digital Asset Price Movement from Trade-by-trade Data [20.392440676633573]
  本稿では,取引単位のデータから暗号通貨の価格変動を予測する枠組みを提案する。 このモデルは、1年近いトレードバイトレーダデータで高いパフォーマンスを達成するために訓練されている。 現実的な取引シミュレーション環境では、モデルによる予測は簡単に収益化できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-11T10:42:02Z)
• Deep Stock Predictions [58.720142291102135]
  本稿では,Long Short Term Memory (LSTM) ニューラルネットワークを用いてポートフォリオ最適化を行うトレーディング戦略の設計について考察する。 次に、LSTMのトレーニングに使用する損失関数をカスタマイズし、利益を上げる。 カスタマイズされた損失関数を持つLSTMモデルは、ARIMAのような回帰ベースライン上でのトレーニングボットの性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-08T23:37:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。