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論文 |
論文
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池田, 欽一 ; 林田, 実
概要:
本研究では、近年飛躍的な進化を遂げたニューラルネット技術（ディープラーニング）の株式投資へ応用可能性というテーマで分析を行っている。ディープラーニングの学習手法やシミュレーション分析を行う際の実装方法、実際の株価を用いたシミュレーション分析
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の方法と結果についてまとめている。
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論文 |
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池田, 欽一
概要:
本論文では、近年飛躍的な進化を遂げた深層学習の株式投資へ応用、具体的には、畳み込みニューラルネットワークを用い、株価のローソク足画像による「上がる」、「下がる」という株価変動予測の方法の提案、およびシミュレーション実験による結果をまとめてい
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る。
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論文 |
論文
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池田, 欽一
概要:
深層学習（ディープラーニング）の株式予測において、入力情報を多重化にすることにより予測精度に改善が見られるか、シミュレーションにより検証する。
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論文 |
論文
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池田, 欽一
概要:
ディープラーニングによる株式予測において、多数の予測器による多数決であるアンサンブル学習を導入することにより予測精度が向上することをシミュレーションにより検証する。株価予測は、株価の１分足のローソク足画像、および出来高のグラフを入力とし、画
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像分析への応用が進められている畳み込みニューラルネットワークを用い、出力は株価が「上がる」、「下がる」という２値とする。
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