Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Consolidated Volatility Prediction with Back Propagation Neural Network and Genetic Algorithm

論文の概要: A Consolidated Volatility Prediction with Back Propagation Neural Network and Genetic Algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07223v3
Date: Thu, 16 Jan 2025 13:53:47 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-17 15:08:26.652491
Title: A Consolidated Volatility Prediction with Back Propagation Neural Network and Genetic Algorithm
Title（参考訳）: バックプロパゲーションニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを用いた統合ボラティリティ予測
Authors: Zong Ke, Jingyu Xu, Zizhou Zhang, Yu Cheng, Wenjun Wu,
Abstract要約: 本稿では,バックプロパゲーションニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを併用した統合モデルを構築し,新興市場の将来的ボラティリティを予測する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.227026773975087
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Abstract: This paper provides a unique approach with AI algorithms to predict emerging stock markets volatility. Traditionally, stock volatility is derived from historical volatility,Monte Carlo simulation and implied volatility as well. In this paper, the writer designs a consolidated model with back-propagation neural network and genetic algorithm to predict future volatility of emerging stock markets and found that the results are quite accurate with low errors.
Abstract（参考訳）: 本稿では,新興株式市場のボラティリティを予測するために,AIアルゴリズムを用いたユニークなアプローチを提案する。伝統的に、株価のボラティリティは歴史的なボラティリティ、モンテ・カルロのシミュレーション、インプリッド・ボラティリティに由来する。本稿では,バックプロパゲーションニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズムを併用した統合モデルを用いて,新興市場の将来変動を予測する。

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