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株価変動パターンの類型化と変動要因推定のための系列データパターン発見方式の研究

研究課題

研究課題/領域番号 16K00161
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 マルチメディア・データベース
研究機関東京工芸大学

研究代表者

宇田川 佳久  東京工芸大学, 工学部, 教授 (50582574)

研究期間 (年度) 2016-04-01 – 2019-03-31
研究課題ステータス 完了 (2018年度)
配分額 *注記
1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2018年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2017年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2016年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
キーワードテクニカル分析 / 株価予測 / ローソク足チャート / チャートパターン / 数理モデル / 動的計画法 / ローソク足合成 / 日経平均株価 / 米国NASDAC / 類似株価変動 / 最長共通部分列(LCS) / 数値列LCS / 持続的経済社会 / 経済発展モデル / 株価変動メカニズム / 類似株価 / データマイニング / アルゴリズム / 情報システム / 人工知能 / ディレクトリ・情報検索
研究成果の概要

テクニカル分析は、主に過去の株価変動と取引量から将来の株価変動を予測する手法である。酒田五法に代表されるローソク足チャートのパターンを使った株価変動予測モデルは、日本発祥のテクニカル分析の一つであり、国内外で広く採用されている。この方法は、短期の価格変動を予測するものであるが、予測の有効性については学術的にも評価が分かれる。
本研究は、約10年間の日本及び米国の株式市場の株価指標を対象とし、ローソク足チャートのパターンを使った株価変動の分析を行った。その結果、酒田五法で提唱されているパターンが発生してから、次の日の株価変動までを考慮すると、利益を生み出す予測ができることを確認した。

研究成果の学術的意義や社会的意義

貯蓄から投資にシフトすることで日本経済の活性化が試みられているが、2016年度の日本銀行の調査によれば、家計に占める投資比率はむしろ減少傾向にある。精度の高い株価変動予測法を開発し、投資リスクを低減させることが、投資比率を高めるための鍵になっている。
本研究で開発した株価変動の予測方法は、ビッグデータ分析を先導するものと評価され、国内外の学術会議や雑誌でも論文として採択された実績がある。社会的には、投資リスクを軽減することを通して投資への関心を高める礎を提供した意義がある。

報告書

(4件)
  • 2018 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2017 実施状況報告書
  • 2016 実施状況報告書
  • 研究成果

    (21件)

すべて 2018 2017 2016

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 2件、 謝辞記載あり 1件) 学会発表 (18件) (うち国際学会 6件)

  • [雑誌論文] Dynamic Programming Approach to Retrieving Similar Candlestick Charts for Short-Term Stock Price Prediction2018

    • 著者名/発表者名
      Yoshihisa Udagawa
    • 雑誌名

      International Journal on Advances in Software, IARIA

      巻: 11 ページ: 440-451

    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Effects of an Apriori-based Data-mining Algorithm for Detecting Type 3 Clones2017

    • 著者名/発表者名
      Yoshihisa Udagawa
    • 雑誌名

      International Journal on Advances in Software (IARIA)

      巻: 10 ページ: 477-489

    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] 期間と変動率に基づく類似株価シーケンスの検索方法2016

    • 著者名/発表者名
      宇田川 佳久
    • 雑誌名

      東京工芸大学学内紀要

      巻: Vol.39 ページ: 9-16

    • NAID

      120006317914

    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 謝辞記載あり
  • [学会発表] Design and Implementation of Candlestick Chart Retrieval Algorithm for Predicting Stock Price Trend2018

    • 著者名/発表者名
      Yoshihisa Udagawa
    • 学会等名
      Fourth International Conference on Big Data, Small Data, Linked Data and Open Data(ALLDATA 2018)
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Predicting Stock Price Trend Using Candlestick Chart Blending Technique2018

    • 著者名/発表者名
      Yoshihisa Udagawa
    • 学会等名
      IEEE Big Data Conference 2018, the Second Big Data for Economic and Business Forecasting Workshop
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Jaccard係数とローソク足長さをパラメータとするローソク足チャートの合成2018

    • 著者名/発表者名
      宇田川 佳久
    • 学会等名
      電子情報通信学会総合大会D-17-4
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
  • [学会発表] 日経平均と業種別平均の関連性に関する評価指標の提案2018

    • 著者名/発表者名
      高崎拓也、宇田川佳久
    • 学会等名
      電子情報通信学会SWIM研究会
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
  • [学会発表] ローソク足チャートの合成による類似株価パターンの検索と株価変動予測2018

    • 著者名/発表者名
      木村元紀、宇田川佳久
    • 学会等名
      電子情報通信学会SWIM研究会
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
  • [学会発表] 株価変動の統計値がローソク足チャート合成に及ぼす影響に関する実験報告2018

    • 著者名/発表者名
      宇田川 佳久
    • 学会等名
      電子情報通信学会SWIM研究会
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
  • [学会発表] ローソク足チャートを使った株価変動予測モデルの研究動向について2018

    • 著者名/発表者名
      宇田川 佳久
    • 学会等名
      電子情報通信学会SWIM研究会
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
  • [学会発表] ローソク足チャートを使った株価変動予測モデルの研究動向について2018

    • 著者名/発表者名
      宇田川 佳久
    • 学会等名
      電子情報通信学会 SWIM研究会
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
  • [学会発表] Design and Implementation of Candlestick Chart Retrieval Algorithm for Predicting Stock Price Trend2018

    • 著者名/発表者名
      Yoshihisa Udagawa
    • 学会等名
      The Fourth International Conference on Big Data, Small Data, Linked Data and Open Data
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 株価変動パターン検索のモデル化と実装について2018

    • 著者名/発表者名
      宇田川佳久, 山中龍哉, 森下大輝, 手嶋祥吾, 秋澤永二
    • 学会等名
      電子情報通信学会 2018年総合大会講演論文集
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
  • [学会発表] 複数属性を持つ時系列データの検索手法の提案- 株価予測力評価への応用 -2018

    • 著者名/発表者名
      山中 龍哉, 手嶋 祥吾, 森下 大輝, 秋澤 永二, 宇田川 佳久
    • 学会等名
      電子情報通信学会 SWIM研究会
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
  • [学会発表] 系列データマイニングによるコードクローン検出―Java SWINGソースコードの解析実験報告―2017

    • 著者名/発表者名
      宇田川佳久
    • 学会等名
      電子情報通信学会ソフトウエア・インタープライズモデリング(SWIM)研究会
    • 発表場所
      機械振興会館(東京都港区)
    • 年月日
      2017-02-24
    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書
  • [学会発表] Approach for Retrieving Similar Stock Price Patterns Using Dynamic Programming Method2017

    • 著者名/発表者名
      Yoshihisa Udagawa
    • 学会等名
      Proceedings of the 19th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 動的計画法に基づく類似数値シーケンス検索手法について- 類似株価シーケンス探索への応用 -2017

    • 著者名/発表者名
      宇田川 佳久
    • 学会等名
      電子情報通信学会 SWIM研究会
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
  • [学会発表] On the Effect of Minimum Support and Maximum Gap for Code Clone Detection - An Approach Using Apriori-based Algorithm -2017

    • 著者名/発表者名
      Yoshihisa Udagawa
    • 学会等名
      Proc. 3rd international Conference on Advances and Trends in Software Engineering
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 系列データマイニングによる株価変動パターンの抽出2016

    • 著者名/発表者名
      宇田川佳久
    • 学会等名
      電子情報通信学会ソフトウエア・インタープライズモデリング(SWIM)研究会
    • 発表場所
      東京工芸大学(東京都中野区)
    • 年月日
      2016-12-03
    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書
  • [学会発表] Maximal Frequent Sequence Mining for Finding Software Clones2016

    • 著者名/発表者名
      Yoshihisa Udagawa
    • 学会等名
      Proc. 18th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2016)
    • 発表場所
      GRAND COPTHORNE WATERFRONT HOTEL, Singapore
    • 年月日
      2016-11-28
    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 株価データ分析モデルの提案-系列データマイニングによるアプローチ-2016

    • 著者名/発表者名
      宇田川佳久
    • 学会等名
      電子情報通信学会ソフトウエア・インタープライズモデリング(SWIM)研究会
    • 発表場所
      法政大学(東京都千代田区)
    • 年月日
      2016-08-26
    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書

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公開日: 2016-04-21   更新日: 2020-03-30  

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