| 研究課題/領域番号 |
17K01267
|
|---|
| 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 |
社会システム工学・安全システム
|
|---|
| 研究機関 | 北九州市立大学 |
|---|
研究代表者 |
池田 欽一 北九州市立大学, 経済学部, 教授 (10334880)
|
|---|
| 研究分担者 |
林田 実 北九州市立大学, 経済学部, 教授 (20198873)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
|
|---|
| キーワード | 株価変動予測 / 畳み込みニューラルネットワーク / ディープラーニング / 株価ローソク足チャート / 出来高グラフ / アンサンブル学習 / 計量経済学 / 深層学習 / CNNモデル / 株価市場 / 機械学習 / ファイナンス / 経済モデル |
|---|
| 研究成果の概要 |
画像を入力し、その特徴量を抽出し、カテゴリ予測などに応用されている畳み込みニューラルネットワークを用いた株価の変動予測について、株価から作成されるグラフであるローソク足チャートと出来高のグラフによりランダムな予測の精度である50%に対して、十分制度が高い予測が可能であることを示した。さらに、1つの畳み込みニューラルネットワークモデルによる予測のみでなく、複数モデルの多数決であるアンサンブルを取り入れ、単独モデルによる予測に比較し精度の向上がみられることを示した。多数決が有効に働くために、各予測器に多様性を持たせる方法を提案した。これら多数決は市場の感情の1つであるととらえることもできる。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
金融市場などを発端とする金融インパクトは金融市場の不安定さをもたらし，実体経済へも多大なる影響を与えることとなるので、これら変動を予測し，抑制することは安定した経済発展にとって重要な課題であると考えられる．
本研究では，機械学習の手法を用い，金融市場変動における価格変動予測や多数の市場の多数の参加者の多様性（これは雰囲気（強気，弱気）など感情に類似のものととらえることもできる）を再現し、一種の市場参加者の感情推定を可能にすることを示すことができたと考える。
|
