16 0 0 0 OA Deep Learningを用いた株価予測の分析
- 著者
- 宮崎 邦洋 松尾 豊
- 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
機械学習を用いた株式市場における株価予測の研究を多く行われており、その手法を用いて運用する資産運用会社も少なくない。また一方で、機械学習のアルゴリズムも発展を続けており、特にDeep Learningは従来の機械学習よりも上手くデータの特徴を捉え、画像処理などにおいて良い精度を出すことが確認されている。本研究では、そのDeep Learningの株価予測における有効性を分析する。
言及状況
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@yasu_smaholi 短期ほどランダムウォークのノイズが強いので移動平均等のトレンドを目的変数した方が的中率は上がります。直接の利益に紐づくかはさておき。。。下記論文も参考になります〜
https://t.co/YFLLVELL4H
RT yt "東大の”深層学習を用いた株価予測の分析”って論文(pdf)、各モデルの予測結果の値は学習の度合いがいくらでも安定してるんだろうか？俺の場合サチったであろう時点から評価したけどあまり安定しなかったもんなあ。 https://t.co/RFlYxLDFck"
東大の”深層学習を用いた株価予測の分析”って論文(pdf)、各モデルの予測結果の値は学習の度合いがいくらでも安定してるんだろうか？俺の場合サチったであろう時点から評価したけどあまり安定しなかったもんなあ。 https://t.co/2cas0T7BV0
無駄でしたか
https://t.co/ojn18wvHUv
CNNを適用する上でこの前提・仮説は重要。
テクニカルは儲けられる手法か不明瞭
ただし市場解説でも用いられる程一般的で
定石のようなパターンがあるはず
短期売買が主にテクニカルで行われているなら
人間と機械のパターン認識勝負となる
https://t.co/HUBeRIRBom https://t.co/Uy2qikIw5o