研究課題/領域番号 |
20K01863
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分07080:経営学関連
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研究機関 | 新潟国際情報大学 (2021-2022) 東京都市大学 (2020) |
研究代表者 |
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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研究分担者 |
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 立命館大学, 情報理工学部, 講師 (40625985)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | 日経平均VI / 上昇予測 / ヤフー株式掲示板 / 機械学習 / 自然言語処理 / 日経新聞記事 / 日経VI予測モデル / 株式市場 / ソーシャルメディア / 株式掲示板 |
研究開始時の研究の概要 |
インターネット株式掲示板には一般投資家の意見や気持ちが数多く投稿されている。しかし投稿されているメッセージは集約されておらず、集合知としては活用することは実現できていない。そこで本研究では多数の一般投資家がインターネット上の投稿したメッセージを集合知化し、株式リスクの予測を試みる。 過去の我々の研究はYahoo!Japan株式掲示板を用いて、過去のデータを使った日経ボラティリティ・インデックス上昇日予測モデルの構築及び検証を行ってきた。その有効性が確認できた。そこで毎日の実データを使ったVI上昇日予測のパイロットプラントを構築する。この結果を毎日確認することで、実用化に向けての実証実験を行う。
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研究実績の概要 |
今年度は、以下の2点を実施した。1点目は日経新聞の新聞記事とヤフー株式掲示板の投稿内容を入力データとして、別々に機械学習にかける。その後、両者を合体して日経平均VI(日経平均Volattility Index)の上昇を予測することである。2点目は、SSDVを拡張しSSCDVという機械学習手法を提案することである。 1点目は、日経新聞を用いた日経平均VIの予測結果を2022年度人工知能学会全国大会で発表した。また、日経新聞とヤフー株式掲示板の2つを同時に機械学習にかけた結果を第30回人工知能学会金融情報学研究会で発表した。ただし、日経平均オプションを用いたボラティリティトレーディングの売買シミュレーションを行った結果は、2022年4月以降9月まで、あまり良い結果が得られなかった。この点に関しては、今後検証期間を増やして検討するのと同時に、株式市場の観点から結果を見直してゆかねばならない。 2点目のSSCDVに関しては、まだ対外発表はできていない。先行研究のSCDVはソーシャル メディアの感情情報のみに着目しており、投稿者の話題の情報を扱えていない。この点を解決すべくSSCDVを開発している。現在はヤフー株式掲示板の投稿を用いてテスト中であるが、SCDVと比較して良好な結果が得られている。検証期間は2014年から2020年9月までである。今後はSSCDVの対外発表を行ってゆく計画である。また、検証期間を2023年3月まで延ばして検証してゆく計画である。同時にSSCDVを用いた日経平均オプションのボラティリティ・トレーディング・シミュレーションも行い、その実用性を検証してゆく。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナウイルスの影響により2020年度があまり活動できなかった影響が響いている。
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今後の研究の推進方策 |
今年が最終年度ということで、日経平均とヤフー株式掲示板の両方を使った結果、およびSSCDVを用いた結果について、対外発表を行ってゆく。
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