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  1. 学術雑誌掲載済論文
  2. 和雑誌

ベイズ統計に基づく深層学習による株価予測に関する一考察

https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/8958
https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/8958
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名前 / ファイル ライセンス アクション
バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌, バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌, 22(1), p13-19 (463.8 kB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2021-01-21
タイトル
言語 ja
タイトル ベイズ統計に基づく深層学習による株価予測に関する一考察
タイトル
言語 en
タイトル A Note on Stock Price Prediction by Deep Learning based on Bayesian Statistics
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 株価予測
キーワード
主題Scheme Other
主題 深層学習
キーワード
主題Scheme Other
主題 ベイズ統計
キーワード
主題Scheme Other
主題 全結合ニューラルネットワーク
キーワード
主題Scheme Other
主題 投資シミュレーション
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 stock price prediction
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
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言語 en
主題Scheme Other
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キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 fully connected neural networks
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 investment simulation
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
その他のタイトル
その他のタイトル A Note on Stock Price Prediction by Deep Learning based on Bayesian Statistics
言語 en
著者 前田, 康成

× 前田, 康成

WEKO 273
KAKEN - 研究者検索 30422033

ja 前田, 康成

Search repository
MAEDA, Yasunari

× MAEDA, Yasunari

WEKO 7687

en MAEDA, Yasunari

Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 近年,株価予測について多く研究されている.従来研究では予測対象銘柄の学習データが利用されている. しかし,現実には予測対象銘柄の学習データが存在しないことも多い.そこで,本研究ではベイズ統計に基づいて予測対象銘柄以外の既存データを学習データとして利用する.従来研究では全結合ニューラルネットワークを用いた深層学習を株価予測に適用している.本研究では,ベイズ統計に基づく全結合ニューラルネットワークを用いた深層学習を株価予測に適用する.本研究は従来研究のベイズ統計の視点による拡張研究の一種である.新しい予測方法を提案し,株価予測実験と投資シミュレーションの結果を紹介する.投資シミュレーションの結果に基づいて提案方法の有効性を確認する.
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 [ENG]
Much research in recent years has focused on stock price prediction. In previous research learning data of a prediction target company is used. However, there is not learning data for the prediction target company often in the real world. In this research existing data of other companies is used as learning data based on Bayesian statistics. In previous research deep learning by fully connected neural networks is applied to predict stock price. In this research deep learning by fully connected neural networks based on Bayesian statistics is applied to predict stock price. This research is one of the extended research of the previous research from the viewpoint of Bayesian statistics. A new prediction method is proposed. Results of some stock price prediction experiments and investment simulations are shown. The effectiveness of the proposed method is shown by the results of the investment simulations.
書誌情報 バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 = Journal of Biomedical Fuzzy Systems Association

巻 22, 号 1, p. 13-19, 発行日 2020-05
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1345-1537
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA1145146X
権利
権利情報 Copyright(c)2020 Biomedical Fuzzy Systems Association
論文ID(NAID)
識別子タイプ NAID
関連識別子 40021956537
出版者
出版者 バイオメディカル・ファジィ・システム学会
著者版フラグ
値 publisher
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2021-03-01 06:10:55.058106
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