2023 Fiscal Year Annual Research Report
Construction of Pilot Plant of VI Rise Prediction Model Based on Collective Intelligence
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20K01863
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| Research Institution | Niigata University of International and Information Studies |
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Principal Investigator |
梅原 英一 新潟国際情報大学, 経営情報学部, 教授 (00645426)
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| 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)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 株式掲示板 / トピックと感情 / 機械学習 / 自然言語処理 / ボラティリティインデックス / ヤフー株式掲示板 / 日経新聞記事 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
投資リスクを軽減するには、金融市場のボラティリティを予測することが重要である。 金融市場動向の正確な予測を容易にするために、ソーシャルメディア投稿を効果的に埋め込む方法を提案した。 ここでソーシャルメディアとしてヤフー株式掲示板を使用した。ソーシャルメディアでの議論は、トピックとその感情ムードという対の情報で構成されている。しかし従来の研究のほとんどは、トピックまたは感情情報のいずれかのみに焦点を当てていた。このアプローチでは、トピックとセンチメントの絡み合った性質が無視される傾向がある。その結果、市場予測に役立つ可能性のある情報が見落とされていた。本研究では、市場予測のためにトピックとセンチメントの両方を共同で明示的に活用する新しい技術を導入することで、この課題を克服した。 取得したベクトルは、機械学習モデルで金融時系列データと一緒に訓練した。その結果、本研究のモデルは F-1 スコアとマシューズ相関係数の点で優れたパフォーマンスを示した。本研究のモデルは、投資シミュレーションでも、実用的な観点から評価された。これらのシミュレーションでは、市場のボラティリティが高まっている中でもこのモデルが利益を生み出す可能性があることが確認された。現実世界の投資リスク軽減モデルとしての有効性が実証されました。モデルの解釈では、ソーシャル メディア上の一部のトピック感情は一貫して市場予測に貢献していた。しかし、一時的な影響しか与えないトピック感情も存在した。提案された埋め込みがトピックとセンチメントを一緒に扱うことで効果的な予測を可能にすることを示した。
また、新聞と株式掲示板の両方を用いて「日経平均VI指数」の上昇を予測した。この結果は、我々のモデルの予測の精度が高かった。取引シミュレーションによってモデルを検証しまたところ、+745,000円の利益が得られた。
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