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Toward Stock Price Prediction using Deep Learning #16

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0. 論文

タイトル：Toward Stock Price Prediction using Deep Learning
著者： Chun-Hung Cho, Guan-Yi Lee, Yueh-Lin Tsai, Kun-Chan Lan

arXiv投稿日： - 学会/ジャーナル： UUC (2019)

1. どんなもの？

LSTM, Seq2seq, WaveNetの３つの手法で株価予測性能を比較

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

3. 技術や手法のキモはどこ？

WaveNet最も優れた性能を発揮した

4. どうやって有効だと検証した？

台湾の株価情報932件に対して予測モデルを作成
- Yahoo Finance APIで収集
- 2007年-2016年を学習データ、2017年-2019年をテストデータ
入力特徴量
- A. 過去の取引データ（始値、高値、安値、終値（OHLC 変数））
- B. 各株式のために13の広く使用されているテクニカル指標
- C. マクロ経済変数（為替レート、金利）
2017年の台湾の上位5銘柄で予測性能を比較
予測価格と実際の価格のRMSEと相関係数を評価指標とした
予測期間を7日、14日、21日でやってみたら、平均して21日が一番性能が良かった

5. 議論はある？

6. 次に読むべき論文は？

キーワード

Deep Learning, stock prediction, LSTM, Seq2seq, WaveNet