SNS投稿者の話題と感情を考慮した株式リスクモデルの構築

• Project/Area Number: 24K05069
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 07080:Business administration-related
• Research Institution: Niigata University of International and Information Studies
• Principal Investigator: 梅原 英一 新潟国際情報大学, 経営情報学部, 教授 (00645426)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 諏訪 博彦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (70447580) ; 小川 祐樹 東京都市大学, デザイン・データ科学部, 准教授 (40625985)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 株式リスク予測 / 自然言語処理 / 機械学習 / 話題と感情

Outline of Research at the Start

株式リスクを予測することは、投資家のリスクヘッジのために重要である。SNSへの投稿に基づく株式リスク予測は、「既存の自然言語処理モデルでは投稿者の感情を抽出できていない」、「予測精度が期間により大きく変動する」、「投資戦略と合わせた投資効果の評価ができていない」という問題がある。本研究では3つの問題に対して、1）感情を含めた特徴量を獲得する手法を開発すること、2）市場の動的変化に合わせた学習手法を開発すること、3）売買シミュレーションに基づき投資効果を検証すること、の3つの課題に挑戦する。これにより、SNS投稿者の話題と感情を考慮した株式リスク予測モデルを構築する。