論文の概要: Multi-Agent Stock Prediction Systems: Machine Learning Models, Simulations, and Real-Time Trading Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15853v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 06:36:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:52:12.529562
• Title: Multi-Agent Stock Prediction Systems: Machine Learning Models, Simulations, and Real-Time Trading Strategies
• Title（参考訳）: 多エージェントストック予測システム:機械学習モデル、シミュレーション、リアルタイム取引戦略
• Authors: Daksh Dave, Gauransh Sawhney, Vikhyat Chauhan,
• Abstract要約: 本稿では、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)技術を活用して、株価予測の総合的な研究を行い、財務予測精度を向上する。 本研究は,Long Short-Term Memory (LSTM) Network, Gated Recurrent Units (GRU)など,様々なリカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャの性能を評価する。 その結果,注意に基づくモデルは他のアーキテクチャよりも優れており,短期的・長期的両方の依存関係を捉えることで高い精度を達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper presents a comprehensive study on stock price prediction, leveragingadvanced machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques to improve financial forecasting accuracy. The research evaluates the performance of various recurrent neural network (RNN) architectures, including Long Short-Term Memory (LSTM) networks, Gated Recurrent Units (GRU), and attention-based models. These models are assessed for their ability to capture complex temporal dependencies inherent in stock market data. Our findings show that attention-based models outperform other architectures, achieving the highest accuracy by capturing both short and long-term dependencies. This study contributes valuable insights into AI-driven financial forecasting, offering practical guidance for developing more accurate and efficient trading systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習(ML)とディープラーニング(DL)技術を活用した株価予測の総合的研究を行い,財務予測精度の向上を図る。 この研究は、Long Short-Term Memory(LSTM)ネットワーク、Gated Recurrent Units(GRU)、アテンションベースモデルなど、さまざまなリカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャのパフォーマンスを評価する。 これらのモデルは、株式市場のデータに固有の複雑な時間的依存を捉える能力で評価される。 その結果,注意に基づくモデルは他のアーキテクチャよりも優れており,短期的・長期的両方の依存関係を捉えることで高い精度を達成できることがわかった。 この研究は、AIによる財務予測に関する貴重な洞察をもたらし、より正確で効率的なトレーディングシステムを開発するための実践的なガイダンスを提供する。

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