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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/89582141c2b1-255c-4c6a-9c5f-1ab75c06a733
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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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)
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| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-01-21 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 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 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | A Note on Stock Price Prediction by Deep Learning based on Bayesian Statistics | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 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 | |||||||||
| 主題 | deep learning | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | Bayesian statistics | |||||||||
| 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
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| 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. |
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| 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 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 1345-1537 | |||||||||
| item_3_source_id_189 | ||||||||||
| 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 | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 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 | |||||||||
