Fugu-MT 論文翻訳(概要): GraphCNNpred: A stock market indices prediction using a Graph based deep learning system

論文の概要: GraphCNNpred: A stock market indices prediction using a Graph based deep learning system

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03760v1
Date: Thu, 4 Jul 2024 09:14:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-08 18:42:12.545076
Title: GraphCNNpred: A stock market indices prediction using a Graph based deep learning system
Title（参考訳）: GraphCNNpred: グラフベースのディープラーニングシステムを用いた株式市場の予測指標
Authors: Yuhui Jin,
Abstract要約: 我々は,テキストS&textP 500,NASDAQ,DJI,NYSE,RASELの指標の傾向を予測するために,さまざまなデータソースに適用可能なグラフニューラルネットワークベースの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。
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: Deep learning techniques for predicting stock market prices is an popular topic in the field of data science. Customized feature engineering arises as pre-processing tools of different stock market dataset. In this paper, we give a graph neural network based convolutional neural network (CNN) model, that can be applied on diverse source of data, in the attempt to extract features to predict the trends of indices of \text{S}\&\text{P} 500, NASDAQ, DJI, NYSE, and RUSSEL.
Abstract（参考訳）: 株式市場価格を予測するためのディープラーニング技術は、データサイエンスの分野で人気のあるトピックである。カスタマイズされた機能エンジニアリングは、さまざまな株式市場データセットの事前処理ツールとして現れます。本稿では,グラフニューラルネットワークをベースとした畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。これはさまざまなデータソースに適用可能であり,NASDAQ, DJI, NYSE, RUSSELのインデックスの傾向を予測するための特徴を抽出する。

関連論文リスト

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)
A Study on Stock Forecasting Using Deep Learning and Statistical Models [3.437407981636465]
本稿では、株価予測のための多くのディープラーニングアルゴリズムを概説し、トレーニングとテストにs&p500インデックスデータを用いた。自動回帰積分移動平均モデル、リカレントニューラルネットワークモデル、長い短期モデル、畳み込みニューラルネットワークモデル、完全な畳み込みニューラルネットワークモデルなど、さまざまなモデルについて議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-08T16:45:01Z)
NETpred: Network-based modeling and prediction of multiple connected market indices [8.122270502556372]
我々は、複数の関連指標とその在庫を表す新しいグラフを生成する、NETpredというフレームワークを紹介した。次に、状態空間の異なる部分をカバーし、価格の動きを正確に予測できる多様な代表ノードの集合を徹底的に選択する。得られたモデルを使用して、最終的に集約されたストックラベルを予測し、グラフ内のすべてのインデックスノードのラベルを推測する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-02T17:23:09Z)
CARD: Classification and Regression Diffusion Models [51.0421331214229]
本稿では,条件生成モデルと事前学習条件平均推定器を組み合わせた分類と回帰拡散(CARD)モデルを提案する。おもちゃの例と実世界のデータセットを用いて条件分布予測におけるCARDの卓越した能力を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-15T03:30:38Z)
Compatible deep neural network framework with financial time series data, including data preprocessor, neural network model and trading strategy [2.347843817145202]
この研究は、新しいディープニューラルネットワークアーキテクチャと、それらをモデルに供給する前に、財務データをどのように準備するかという新しいアイデアを紹介する。この手法を評価するために3つの異なるデータセットが使用され、その結果、このフレームワークが有益でロバストな予測を私たちに提供できることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-11T20:44:08Z)
Datamodels: Predicting Predictions from Training Data [86.66720175866415]
本稿では,モデルクラスの振る舞いを学習データの観点から分析するための概念的枠組みであるデータモデリングについて述べる。単純な線形データモデルであっても、モデル出力をうまく予測できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-01T18:15:24Z)
Node Feature Extraction by Self-Supervised Multi-scale Neighborhood Prediction [123.20238648121445]
我々は、新しい自己教師型学習フレームワーク、グラフ情報支援ノード機能exTraction (GIANT)を提案する。 GIANT は eXtreme Multi-label Classification (XMC) 形式を利用しており、これはグラフ情報に基づいた言語モデルの微調整に不可欠である。我々は,Open Graph Benchmarkデータセット上での標準GNNパイプラインよりもGIANTの方が優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-29T19:55:12Z)
Evaluating data augmentation for financial time series classification [85.38479579398525]
2つの最先端ディープラーニングモデルを用いて,ストックデータセットに適用したいくつかの拡張手法を評価する。比較的小さなデータセット拡張手法では、リスク調整された戻り値のパフォーマンスが最大400%向上する。より大きなストックデータセット拡張メソッドでは、最大40%の改善が達成される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-28T17:53:57Z)
Interpreting Graph Neural Networks for NLP With Differentiable Edge Masking [63.49779304362376]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、構造的帰納バイアスをNLPモデルに統合する一般的なアプローチとなっている。本稿では,不要なエッジを識別するGNNの予測を解釈するポストホック手法を提案する。モデルの性能を劣化させることなく,多数のエッジを落とせることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-01T17:51:19Z)
A Novel Ensemble Deep Learning Model for Stock Prediction Based on Stock Prices and News [7.578363431637128]
本稿では、感情分析を用いて、複数のテキストデータソースから有用な情報を抽出し、将来のストックムーブメントを予測することを提案する。ブレンディングアンサンブルモデルには、2つのレベルがある。第1レベルには、2つのリカレントニューラルネットワーク(RNN)、1つのLong-Short Term Memory Network(LSTM)、1つのGated Recurrent Units Network(GRU)が含まれる。完全に接続されたニューラルネットワークは、予測精度をさらに向上するために、複数の個々の予測結果をアンサンブルするために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-23T15:25:37Z)
Stock Price Prediction Using Convolutional Neural Networks on a Multivariate Timeseries [0.0]
機械学習アプローチを使用して様々な予測モデルを構築し、そのモデルを使用して、2019年のNIFTY 50のクローズバリューを予測する。 NIFTY指数運動パターンの予測には,多くの分類法を用い,NIFTY指数の実際の閉値の予測には様々な回帰モデルを構築した。我々は、予測に使用する変数の数が異なる3つのアプローチを用いて、将来のNIFTY指数値を予測する際のCNNの力を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-10T03:27:08Z)

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。