株式市場指数予測のためのニューラルネットワークに基づく予測モデル

株式市場は、その複雑さと動的な性質によって特徴付けられ、予測分析に対して大きな課題を提示します。本研究では、S&P500指数の予測におけるニューラルネットワークモデルの効果を比較し、金融意思決定の重要な要素が市場のボラティリティであることを認識しています。本研究では、パターン認識、逐次データ処理、非線形関係の処理の各モデルの特徴を考慮しながら、長短期記憶（LSTM）、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、人工ニューラルネットワーク（ANN）、再帰ニューラルネットワーク（RNN）、およびゲート付き再帰ユニット（GRU）などのニューラルネットワークモデルを検討しています。これらのモデルは、Root Mean Square Error（RMSE）、Mean Absolute Percentage Error（MAPE）、および方向精度などの重要業績指標を使用して分析されます。これらは、本研究のトレーニングおよびテストフェーズにおける予測にとって不可欠と見なされる指標です。結果は、それぞれのモデルに独自の利点がある一方で、GRUおよびCNNモデルがこれらの指標において特によく機能することを示しています。GRUは最も低いエラーメトリクスを持ち、正確な予測におけるロバスト性を示していますが、CNNはテストにおいて最も高い方向精度を示し、データ処理における効率性を示しています。この研究は、市場の動的な変化を考慮したニューラルネットワークモデルのメトリクスを組み合わせる可能性を強調しています。