| 研究課題/領域番号 |
20K01863
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| 研究機関 | 新潟国際情報大学 |
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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 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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| 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 |
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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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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナの影響で、研究活動に支障をきたしました。今年度は研究費の最終年度で、これまでやってきた研究活動を、対外的に発表してゆきます。このための費用として使わせていただきます。
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