論文の概要: Forecasting S&P 500 Using LSTM Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17366v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 01:31:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:54:22.382414
• Title: Forecasting S&P 500 Using LSTM Models
• Title（参考訳）: LSTMモデルによるS&P 500の予測
• Authors: Prashant Pilla, Raji Mekonen,
• Abstract要約: 本報告では,S&P500指数の予測におけるARIMAモデルとLSTMモデルの比較を行った。 平均絶対誤差(MAE)とルート平均正方形誤差(RMSE)を用いてこれらのモデルを評価する。 LSTMモデルはシーケンシャルな処理能力を利用して、369.32のMAE、412.84のRMSE、92.6%の精度でARIMAを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: With the volatile and complex nature of financial data influenced by external factors, forecasting the stock market is challenging. Traditional models such as ARIMA and GARCH perform well with linear data but struggle with non-linear dependencies. Machine learning and deep learning models, particularly Long Short-Term Memory (LSTM) networks, address these challenges by capturing intricate patterns and long-term dependencies. This report compares ARIMA and LSTM models in predicting the S&P 500 index, a major financial benchmark. Using historical price data and technical indicators, we evaluated these models using Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Squared Error (RMSE). The ARIMA model showed reasonable performance with an MAE of 462.1, RMSE of 614, and 89.8 percent accuracy, effectively capturing short-term trends but limited by its linear assumptions. The LSTM model, leveraging sequential processing capabilities, outperformed ARIMA with an MAE of 369.32, RMSE of 412.84, and 92.46 percent accuracy, capturing both short- and long-term dependencies. Notably, the LSTM model without additional features performed best, achieving an MAE of 175.9, RMSE of 207.34, and 96.41 percent accuracy, showcasing its ability to handle market data efficiently. Accurately predicting stock movements is crucial for investment strategies, risk assessments, and market stability. Our findings confirm the potential of deep learning models in handling volatile financial data compared to traditional ones. The results highlight the effectiveness of LSTM and suggest avenues for further improvements. This study provides insights into financial forecasting, offering a comparative analysis of ARIMA and LSTM while outlining their strengths and limitations.
• Abstract（参考訳）: 外部要因の影響による金融データの不安定で複雑な性質から、株式市場の予測は困難である。 ARIMA や GARCH のような従来のモデルは線形データではうまく機能するが、非線形依存では困難である。 マシンラーニングとディープラーニングモデル、特にLong Short-Term Memory(LSTM)ネットワークは、複雑なパターンと長期的な依存関係をキャプチャすることで、これらの課題に対処する。 本報告では、主要な金融指標であるS&P500指数の予測において、ARIMAとLSTMモデルを比較した。 過去の価格データと技術的指標を用いて,これらのモデルを平均絶対誤差 (MAE) とルート平均正方形誤差 (RMSE) を用いて評価した。 ARIMAモデルは、462.1のMAE、614のRMSE、89.8%の精度で妥当な性能を示し、短期的な傾向を効果的に捉えたが、線形仮定によって制限された。 LSTMモデルはシーケンシャルな処理能力を利用して、369.32のMAE、412.84のRMSE、92.66%の精度でARIMAを上回った。 特にLSTMモデルでは175.9のMAE、207.34のRMSE、96.41%の精度を達成し、市場データを効率的に扱う能力を示した。 株価の動きを正確に予測することは、投資戦略、リスク評価、市場の安定に不可欠である。 本研究は,従来に比べて不安定な財務データを扱う深層学習モデルの可能性を確認した。 その結果,LSTMの有効性が強調され,さらなる改善の道筋が示唆された。 本研究は,ARIMAとLSTMの比較分析を行い,その強みと限界を概説する。

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