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  1. 茨城キリスト教大学紀要
  2. 第59号
  3. Ⅱ.社会・自然科学

ディープラーニングを使用した株価動向予測 -LSTM(Long Short Term Memory)の予測モデル-

https://ic.repo.nii.ac.jp/records/2000127
https://ic.repo.nii.ac.jp/records/2000127
57dba70d-bbe9-4e79-8503-b28f223ac6ce
名前 / ファイル ライセンス アクション
2-08_Hasegawa.pdf 2-08_Hasegawa.pdf (1.1 MB)
license.icon
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2026-02-02
タイトル
タイトル ディープラーニングを使用した株価動向予測 -LSTM(Long Short Term Memory)の予測モデル-
言語 ja
タイトル
タイトル Stock Price Prediction Using Deep Learning Model: LSTM
言語 en
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ departmental bulletin paper
著者 長谷川, 博康

× 長谷川, 博康

ja 長谷川, 博康

ja-Kana ハセガワ, ヒロヤス

en Hasegawa, Hiroyasu

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Asset management has become popular, and many people are interested in stock investment. Investors are concerned with the rise and fall of stock prices. Stock forecasts predictive models can be linear or nonlinear. The predictive model in this paper deals with economic models, which involve many factors and are therefore highly nonlinear. This paper focuses on nonlinear models. Stock price predictions were performed using LSTM (Long Short-Term Memory), a deep learning technique for nonlinear models. Predictions were performed for 35 stocks on the Tokyo Prime Market. The data used for the predictive model was divided into training data and valid data. A predictive model was created from the training data and then applied to the valid data. The accuracy of the predictions was measured using an error. The MAPE (Mean Absolute Percentage Error) achieved predictions with an error range of 1.434% to 5.978% on the valid data.
言語 en
書誌情報 ja : 茨城キリスト教大学紀要 II.社会・自然科学
en : Journal of Ibaraki Christian University II. Social and Natural Sciences

巻 59, p. 197-205, 発行日 2025
出版者
出版者 茨城キリスト教大学
言語 ja
出版者
出版者 Ibaraki Christian University
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1342-6370
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Ver.1 2026-01-23 02:03:31.181346
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