| 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 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 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 (2021-2023)
東京都市大学 (2020) |
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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 東京都市大学, デザイン・データ科学部, 准教授 (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 |
完了 (2023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 | 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 / ボラティリティインデックス / 日経平均VI / 上昇予測 / 日経VI予測モデル / 株式市場 / ソーシャルメディア |
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| 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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| 研究成果の概要 |
本研究は、日経平均ボラテリティ・インデックスの上昇の予測を、SNSを用いて機械学習により行った。SNSの投稿記事は速報性はあるが、文章が非常にわかりにくい。また機械学習の際に、感情（上がる/下がる）やトピックのどちらかに着目して分析を行っていた。本研究では、トピックと感情の両方を活用するモデルを開発した。この手法をSSCDVと名付けた。この結果、F-1スコアで良い結果を得られた。また学習結果を用いて、投資シミュレーションを実施した。この結果、利益が得られた。実用的な観点からも有用であることを示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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