| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2022-06-20 |
| タイトル |
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タイトル |
株価時系列画像を用いた株価予測の有効性検証 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Effectiveness Validation of Stock Price Prediction Using Stock Price Time Series Image |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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東京都市大学大学院総合理工学研究科 |
| 著者所属 |
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東京都市大学大学院総合理工学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Integrative Science an d Engineering, Tokyo City University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Integrative Science an d Engineering, Tokyo City University |
| 著者名 |
遠藤, 博人
穴田, 一
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| 著者名(英) |
Hiroto, Endo
Hajime, Anada
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年，人工知能技術の発展が目覚ましく，様々な分野に応用されてきている．金融分野においても人工知能が応用されており，株価時系列データやニューステキストを用いた株価予測に関する研究が盛んに行われている．株価予測の研究では，株価をそのまま数値データを用いて学習を行う方法や株価時系列画像に変換してから学習を行う方法があるが，どちらのアプローチが有効なのかは検証されていない．そこで本研究では，株価時系列の画像データと数値データを用いて比較実験を行い，どちらが有効か検証した．その結果，株価を数値データのまま入力データとして学習するよりも時系列画像に変換して学習を行う方が高い精度で予測できることを確認した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12055912 |
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO）
巻 2022-BIO-70,
号 35,
p. 1-2,
発行日 2022-06-20
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8590 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-BIO22070035.pdf (304.9 kB)
