論文の概要: A Dynamic Approach to Stock Price Prediction: Comparing RNN and Mixture of Experts Models Across Different Volatility Profiles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07234v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 14:36:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 21:26:45.655153
• Title: A Dynamic Approach to Stock Price Prediction: Comparing RNN and Mixture of Experts Models Across Different Volatility Profiles
• Title（参考訳）: 株価予測への動的アプローチ-RNNと異なる変動性プロファイル間のエキスパートモデルの混合との比較-
• Authors: Diego Vallarino,
• Abstract要約: MoEフレームワークは揮発性株のRNNと安定株の線形モデルを組み合わせて、ゲーティングネットワークを介して各モデルの重量を動的に調整する。 その結果,MoE法は様々な変動性プロファイルの予測精度を著しく向上させることがわかった。 MoEモデルの適応性は個々のモデルよりも優れており、Mean Squared Error(MSE)やMean Absolute Error(MAE)などのエラーを減らすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study evaluates the effectiveness of a Mixture of Experts (MoE) model for stock price prediction by comparing it to a Recurrent Neural Network (RNN) and a linear regression model. The MoE framework combines an RNN for volatile stocks and a linear model for stable stocks, dynamically adjusting the weight of each model through a gating network. Results indicate that the MoE approach significantly improves predictive accuracy across different volatility profiles. The RNN effectively captures non-linear patterns for volatile companies but tends to overfit stable data, whereas the linear model performs well for predictable trends. The MoE model's adaptability allows it to outperform each individual model, reducing errors such as Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Error (MAE). Future work should focus on enhancing the gating mechanism and validating the model with real-world datasets to optimize its practical applicability.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Mixture of Experts (MoE) モデルによる株価予測の有効性を,リカレントニューラルネットワーク (RNN) と線形回帰モデルとの比較により評価した。 MoEフレームワークは揮発性株のRNNと安定株の線形モデルを組み合わせて、ゲーティングネットワークを介して各モデルの重量を動的に調整する。 その結果,MoE法は様々な変動性プロファイルの予測精度を著しく向上させることがわかった。 RNNは、揮発性企業の非線形パターンを効果的にキャプチャするが、線形モデルは予測可能なトレンドに対してうまく機能する一方、安定したデータに過度に適合する傾向にある。 MoEモデルの適応性は個々のモデルよりも優れており、Mean Squared Error(MSE)やMean Absolute Error(MAE)などのエラーを減らすことができる。 今後は、ゲーティングメカニズムの強化と、実際のデータセットによるモデルの検証に重点を置くことで、実用性の向上を目指している。

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