第31回 (2017)
セッションID: 2D3-OS-19a-2
会議情報
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2017年度人工知能学会全国大会（第31回）
回次: 31
開催地: 愛知県名古屋市 ウインクあいち
開催日: 2017/05/23 - 2017/05/26
LSTMを用いた株価変動予測
詳細
主催: 一般社団法人 人工知能学会
会議名: 2017年度人工知能学会全国大会（第31回）
回次: 31
開催地: 愛知県名古屋市 ウインクあいち
開催日: 2017/05/23 - 2017/05/26
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。
