論文の概要: Time Series Stock Price Forecasting Based on Genetic Algorithm (GA)-Long Short-Term Memory Network (LSTM) Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03151v1
- Date: Mon, 6 May 2024 04:04:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 14:54:58.365735
- Title: Time Series Stock Price Forecasting Based on Genetic Algorithm (GA)-Long Short-Term Memory Network (LSTM) Optimization
- Title（参考訳）: GA-Long Short-Term Memory Network (LSTM)最適化に基づく時系列株価予測
- Authors: Xinye Sha,
- Abstract要約: 遺伝的アルゴリズム(GA)とLong Short-Term Memory Network(LSTM)に基づく時系列アルゴリズムを用いて、株価を効果的に予測する。
その結果,GA-Long Short-Term Memory Network (LSTM) に基づく時系列アルゴリズムは,株価を正確に予測できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, a time series algorithm based on Genetic Algorithm (GA) and Long Short-Term Memory Network (LSTM) optimization is used to forecast stock prices effectively, taking into account the trend of the big data era. The data are first analyzed by descriptive statistics, and then the model is built and trained and tested on the dataset. After optimization and adjustment, the mean absolute error (MAE) of the model gradually decreases from 0.11 to 0.01 and tends to be stable, indicating that the model prediction effect is gradually close to the real value. The results on the test set show that the time series algorithm optimized based on Genetic Algorithm (GA)-Long Short-Term Memory Network (LSTM) is able to accurately predict the stock prices, and is highly consistent with the actual price trends and values, with strong generalization ability. The MAE on the test set is 2.41, the MSE is 9.84, the RMSE is 3.13, and the R2 is 0.87. This research result not only provides a novel stock price prediction method, but also provides a useful reference for financial market analysis using computer technology and big data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,遺伝的アルゴリズム(GA)とLong Short-Term Memory Network(LSTM)の最適化に基づく時系列アルゴリズムを用いて,ビッグデータ時代の傾向を考慮し,株価を効果的に予測する。
データはまず記述統計によって分析され、次にモデルを構築し、トレーニングし、データセット上でテストする。
最適化および調整後、モデルの平均絶対誤差(MAE)は、徐々に0.11から0.01に減少し、安定する傾向にあり、モデル予測効果が実際の値に徐々に近いことを示す。
その結果,GA-Long Short-Term Memory Network (LSTM) に基づいて最適化された時系列アルゴリズムは,株価を正確に予測することができ,実際の価格動向や値と極めて整合性があり,高い一般化能力を有することがわかった。
試験セットのMAEは2.41、MSEは9.84、RMSEは3.13、R2は0.87である。
本研究は,新たな株価予測手法を提供するだけでなく,コンピュータ技術とビッグデータを用いた金融市場分析にも有用である。
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