2415 文法進化の株価予測問題への応用

• 水野 貴央

  名古屋大学大学院情報科学研究科

• 杉浦 秀幸

  名古屋大学大学院情報科学研究科

• 丸田 峻也

  名古屋大学大学院情報科学研究科

• 山内 真

  名古屋大学大学院情報科学研究科

• 北 栄輔

  名古屋大学大学院情報科学研究科:神戸大学大学院システム情報学研究科

書誌事項

タイトル別名

• 2415 Application of Grammatical Evolution to Stock Price Prediction

抄録

Grammatical Evolution (GE), which is one of the evolutionary computations, aims to find function, program or program segment satisfying the design objective. This paper describes the improvement of the Grammatical Evolution according to Stochastic Schemata Exploiter (GE-SSE) and its application to symbolic regression problem Firstly, GESSE is compared with original GE in symbolic regression problem. The results show that GE-SSE has faster convergence property than original GE Secondly, GE-SSE is applied for the stock price prediction as the actual application of the GE-SSE.

収録刊行物

• 設計工学・システム部門講演会講演論文集

  設計工学・システム部門講演会講演論文集 2013.23 (0), _2415-1_-_2415-5_, 2013

  一般社団法人 日本機械学会

キーワード

• Grammatical Evolution
• Stochastic Schemata Exploiter
• Symbolic Regression
• Stock Price Prediction

詳細情報

• CRID: 1390282680869096832
• NII論文ID: 110009934426
• DOI: 10.1299/jsmedsd.2013.23._2415-1_
• ISSN: 24243078
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsmedsd/2013.23/0/2013.23__2415-1_/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可