@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00226479,
 author = {友光, 祐輔 and 望月, 久稔},
 issue = {11},
 month = {Jun},
 note = {為替予測は，企業や投資家などにとって重要な課題である．適切な為替予測を行うことで，リスクを最小限に抑えたトレード戦略や効果的な外国為替ヘッジが可能となり，近年では，深層学習などを用いた研究も進んでいる．本研究では，外国為替取引における始値予測の精度向上を目的とする．時系列順に並ぶデータ間には相関があると考え，隣接する特徴量の演算が可能な CNN の一つである EfficientNet と，時系列データの演算に特化した RNN の一つである LSTM の二つを順に連結したモデルを提案する．モデルに適したデータを用いるために，時間情報とテクニカル分析指標を特徴量とするデータを定義する．また，EfficientNet の層数に着目し，モデルサイズを縮小することで従来の EfficientNet より精度の高いモデルを検討する．ResNet などの深層モデルや，CNN と LSTM の連結モデルなどと R2 や RMSE，MAE を用いて比較し評価する．最後に，畳み込み層の増加に伴う予測への影響を考察する．},
 title = {外国為替始値予測のためのEfficientNetとLSTMを連結したモデルの検討},
 year = {2023}
}