群知能と進化的計算の国際ジャーナル

概要

人工ニューラルネットワークに基づくインド株式市場の価格予測：紙幣廃止前と廃止後

シッデーシュワル・チョープラー*、ディプティ・ヤダヴ、アヌ・ナグパール・チョープラー

本稿では、インドにおける紙幣廃止の前後の株式市場価格予測能力について、人工ニューラルネットワーク（ANN）を調査した。紙幣廃止とは、政府が法定通貨としての地位を剥奪する行為である。将来の価値予測には、9つの株式とCNX NIFTY50指数が考慮されている。9つの株式は、ボラティリティと時価総額の観点から細分化されている。検討中の各株式のトレーニング、テスト、検証用のデータセットは、少なくとも8年間のものである。多層ニューラルネットワークは、Levenberg-Marquardtアルゴリズムによってトレーニングされ、隠れ層の伝達関数は接線シグモイド、出力層の伝達関数は純粋な線形である。最適な精度を得るために、ニューロンの数を変えて平均二乗誤差（MSE）を最小化することで、複数のネットワークが作成される。トレーニング状態で見つかった回帰値は、すべてのネットワークで0.999であり、設計されたニューラルネットワークの高い効率を示している。設計されたネットワークによる予測値は、インドにおける紙幣廃止の前後の実際の値で検証されている。