Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Stock Price Prediction Approach Based on Time Series Decomposition and Multi-Scale CNN using OHLCT Images

論文の概要: A Stock Price Prediction Approach Based on Time Series Decomposition and Multi-Scale CNN using OHLCT Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19291v2
Date: Tue, 29 Oct 2024 08:18:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-30 13:41:31.081106
Title: A Stock Price Prediction Approach Based on Time Series Decomposition and Multi-Scale CNN using OHLCT Images
Title（参考訳）: OHLCT画像を用いた時系列分解とマルチスケールCNNに基づく株価予測手法
Authors: Zhiyuan Pei, Jianqi Yan, Jin Yan, Bailing Yang, Ziyuan Li, Lin Zhang, Xin Liu, Yang Zhang,
Abstract要約: 本稿では,中国Aシェア市場の株価変動を予測するために,Sequence-based Multi-scale Fusion Regression Convolutional Neural Network (SMSFR-CNN) という新しい手法を提案する。 CNNを利用して逐次的特徴を学習し、それらを画像特徴と組み合わせることで、Aシェア市場株価データセットにおける株価トレンド予測の精度を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.073306549051802
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Abstract: Recently, deep learning in stock prediction has become an important branch. Image-based methods show potential by capturing complex visual patterns and spatial correlations, offering advantages in interpretability over time series models. However, image-based approaches are more prone to overfitting, hindering robust predictive performance. To improve accuracy, this paper proposes a novel method, named Sequence-based Multi-scale Fusion Regression Convolutional Neural Network (SMSFR-CNN), for predicting stock price movements in the China A-share market. By utilizing CNN to learn sequential features and combining them with image features, we improve the accuracy of stock trend prediction on the A-share market stock dataset. This approach reduces the search space for image features, stabilizes, and accelerates the training process. Extensive comparative experiments on 4,454 A-share stocks show that the model achieves a 61.15% positive predictive value and a 63.37% negative predictive value for the next 5 days, resulting in a total profit of 165.09%.
Abstract（参考訳）: 近年,株価予測の深層学習が重要な分野となっている。画像に基づく手法は、複雑な視覚パターンと空間的相関をキャプチャし、時系列モデルよりも解釈可能性の利点を提供する。しかし、画像ベースのアプローチは過度に適合する傾向があり、堅牢な予測性能を妨げる。そこで本研究では,中国Aシェア市場の株価変動を予測するために,Sequence-based Multi-scale Fusion Regression Convolutional Neural Network (SMSFR-CNN) という新しい手法を提案する。 CNNを利用して逐次的特徴を学習し、それらを画像特徴と組み合わせることで、Aシェア市場株価データセットにおける株価トレンド予測の精度を向上させる。このアプローチは、画像特徴の検索スペースを減らし、安定化し、トレーニングプロセスを加速する。 4,454株の大規模な比較実験により、このモデルは61.15%の正の予測値と63.37%の負の予測値を5日間達成し、総利益は165.09%となった。

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