/ プログラム/ 発表一覧/ 著者一覧企業展示一覧/ jsai2017ホーム /

2D3-OS-19a-2 LSTMを用いた株価変動予測

*セッションの無断動画配信はご遠慮下さい。

Tweet #jsai2017 このエントリーをはてなブックマークに追加

05月24日(Wed) 15:50〜17:30 D会場(ウインクあいち-9F 903会議室)
2D3-OS-19a オーガナイズドセッション「OS-19 金融情報学—ファイナンスにおける人工知能応用—(1)」

演題番号2D3-OS-19a-2
題目LSTMを用いた株価変動予測
著者松井 藤五郎(中部大学生命健康科学部臨床工学科,中部大学工学部情報工学科)
汐月 智哉(中部大学工学部情報工学科)
時間05月24日(Wed) 16:10〜16:30
概要LSTM (Long Short-Term Memory) は、時系列データを学習するリカレントニューラルネットワークの一種であり、長期的な依存関係を学習できる点が特徴である。
本論文では、この特徴を利用して、LSTMを用いて株価の変動を予測する方法を提案する。
また、提案手法を実際の株価データに適用した結果を示し、その有効性について議論する。
論文PDFファイル