ディープラーニング株価予測のアンサンブル学習による精度向上についての分析

フォーマット:

論文

責任表示:

池田, 欽一

言語:

日本語

出版情報:

北九州市立大学経済学会, 2021-03

著者名:

池田, 欽一  

掲載情報:

北九州市立大学商経論集

ISSN:

13472623      

巻:

56

通号:

1・2・3・4合併号

開始ページ:

15

終了ページ:

34

バージョン:

none

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。

URL:

http://id.nii.ac.jp/1077/00000726/