Construction of Pilot Plant of VI Rise Prediction Model Based on Collective Intelligence

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K01863
• 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 (2021-2023); Tokyo City University (2020)
• Principal Investigator: Umehara Eiichi 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): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 株式掲示板 / トピックと感情 / 機械学習 / 自然言語処理 / ボラティティインデックス / ヤフー株式掲示板 / 日経新聞記事

Outline of Final Research Achievements

This study used machine learning to predict the rise in the Nikkei Stock Average Volatility Index using SNS. Articles posted on SNS are breaking news, but the text is very difficult to understand. In addition, during machine learning, analysis was performed by focusing on either emotion (up/down) or topic. In this study, we developed a model that utilizes both topics and emotions. We named this method SSCDV. As a result, we obtained a good result with an F-1 score. We also conducted an investment simulation using the learning results. This resulted in a profit. It was also shown to be useful from a practical point of view.

Free Research Field

人工知能

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

日経平均ボラティリティ・インデックス（以下日経平均VI）の上昇を予測することは、相場の荒れ具合を予測することである。これは機関投資家のリスク回避に役立つ。特に年金基金は株式に積極的に投資している。株式市場が今後荒れると予測できれば、現金比率を高めることでリスク回避に役立つ。本研究では、日経平均VIの予測に当たり、トピックと感情の両方を同時に解釈する手法を開発した。検証の結果、パフォーマンスも良く、我々のモデルの有効性が確認できた。