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- 伊庭 斉志
- 東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻
書誌事項
- タイトル別名
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- Financial Data Prediction by means of Evolutionary Computation(Forecasting Technology and its Reliability)
- 進化論的手法を用いた金融データの予測
- シンカロンテキ シュホウ オ モチイタ キンユウ データ ノ ヨソク
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説明
進化型計算を用いた金融データ予測の研究が近年盛んに行われている.本稿では,遺伝的プログラミング(GP,Genetic Programming)とその拡張手法であるSTROGANOFFを用いて,日経平均株価とオプション価格を予測する研究について説明する.実験の結果,GPとSTOROGANOFFによる予測はおおむね両方のデータにおいて安定した成績を残すことができた.ニューラルネットワークとの比較実験では,ニューラルネットによる探索には山登り法の性質が良く出ているが,最良値はGP系の手法より低く局所値への陥りやすさがしばしば観察された.
収録刊行物
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- 日本信頼性学会誌 信頼性
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日本信頼性学会誌 信頼性 28 (7), 471-480, 2006
日本信頼性学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390001204452240128
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- NII論文ID
- 110005602064
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- NII書誌ID
- AN10540883
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- ISSN
- 24242543
- 09192697
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- NDL書誌ID
- 8584508
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- NDL
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可