著者

松井 藤五郎 汐月 智哉

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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LSTM (Long Short-Term Memory) は、時系列データを学習するリカレントニューラルネットワークの一種であり、長期的な依存関係を学習できる点が特徴である。 本論文では、この特徴を利用して、LSTMを用いて株価の変動を予測する方法を提案する。 また、提案手法を実際の株価データに適用した結果を示し、その有効性について議論する。