研究課題
基盤研究(C)
外国為替・株等の金融市場は極めて効率的であり、外国為替交換レートや株価・株価指標値等の短期金融時系列は、外部情報に対する瞬時的な応答を除けば、独立増分を持つ確率過程で近似できると考えられる。しかし実際には、当該応答の影響は暫時残り、増分は事前の動作・状態に依存している。本研究では、事前状態を、トレンドという人間の直観に合う形での記述を試み、また非線形関数で暗黙的に記述し、予測精度の向上を目指した。前者ではランダム性が強く出、予測精度の改善はなかったが、後者では十分な改善効果が得られた。
機械学習
