翌日の株式トレンド変化をLSTMで予測

サマリー

E-TRENDSは、翌日の株式トレンド変化を予測するLSTMの枠組みを提案します。対象はS&P 500の時価総額上位30銘柄で、2005から2025までの市場サイクルを通じた検証を説明しています。トレンド水準を直接予測するのではなく、その日次差分を予測することで、バイアスと分散のトレードオフを軽減できると著者らは論じています。

この論文は、通常の最小二乗法、Ridge、Lasso、LightGBM回帰との比較と、各モデルに対する損益を評価するポートフォリオ・シミュレーションを報告しています。要旨はシミュレーションで経済的な利益が示されたと主張しますが、性能数値、ポートフォリオ構築の詳細、取引コスト、リスク指標は示していません。記載された評価期間と資産選択も、結果を一般化できる範囲を限定します。この説明は予測手法と比較計画を示していますが、頑健性や実運用での価値を評価するには、方法論と実証結果の詳細がさらに必要です。

主なアイデア

• 株式トレンドの翌日変化を予測するためにLSTMを用います。
• S&P 500の大型株30銘柄を対象とし、2005から2025までのデータを評価します。
• 水準ではなく差分を予測することで、バイアスと分散のトレードオフを抑えることを提案しています。
• 比較対象として、OLS、Ridge、Lasso、LightGBM回帰を報告しています。
• ポートフォリオ・シミュレーションで利益が報告されていますが、要旨に詳しい性能やコストの数値はありません。

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# E-TRENDS: Enhanced LSTM Trend Forecasting for Equities


# E-TRENDS: Enhanced LSTM Trend Forecasting for Equities









Trend-following strategies underpin many systematic trading approaches yet struggle under nonstationary and nonlinear market regimes. We propose an LSTM-based framework to forecast next-day trend differences ($Δ_t$) for the top 30 S\&P 500 equities, validated across market cycles (2005--2025). Key contributions include: (i) formal proof of bias-variance reduction via differencing, (ii) exhaustive empirical benchmarks against OLS, Ridge, and Lasso, (iii) portfolio simulations confirming economic gains in terms of overall PNL compared to other models like OLS, Ridge, Lasso or LightGBM Regressor

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