2018 Fiscal Year Annual Research Report
Research on seruential data pattern discovery method for categorization of stock price fluctuation patterns and estimation of fluctuation factors
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16K00161
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| Research Institution | Tokyo Polytechnic University |
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Principal Investigator |
宇田川 佳久 東京工芸大学, 工学部, 教授 (50582574)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 株価予測 / ローソク足チャート / チャートパターン / テクニカル分析 / 動的計画法 / ローソク足合成 / 日経平均株価 / 米国NASDAC |
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| Outline of Annual Research Achievements |
H30年度は、査読付き国際論文誌（Journal) 1件、国際会議2件、国内研究会 5件を発表した。
株価は重要な経済指標の公表時期や経済・政治関連のニュースに応じて変動するため、数日間のずれ（間欠)を挟んで，株価変動の傾向が継続することが観測される。H30年度は、「動的計画法を用いた間欠の除去」方法、および、「ローソク足の合成による微小な株価変動の除去」方法についての研究発表を行った。
「動的計画法を用いた間欠の除去」方法については、2018年4月に国際会議で研究発表した。この研究では、日本の株価データ（日経平均株価）に関しては、ローソク足チャートの予測法である「明けの明星」「宵の明星」を契機とする株価変動に法則性があることを確認した。この研究発表で Best Paper賞を受賞した。この論文をベースに、40％以上の新規の内容を追加して国際Journalに採録された。国際Journalに発表した論文では、米国NASDAC市場を対象とした研究を行った。その結果、ローソク足チャートの予測法は、日経平均株価と米国NASDAC市場でも有効であるとの結論を得た。
2018年12月に国際会議での発表は、顕著な経済・政治関連ニュースが無いときに発生する微小な株価変動（ノイズ）を除去する手法に関するものである。手法としては、「ローソク足の合成アルゴリズム」を提案し、実装と実験を行った。その結果、株価上昇に関しては、微小な株価変動を除去した後に、類似する株価変動が 7事例以上検索されれば、提案する手法が有効であることを確認した。なお、対象とする株式は日経平均株価であり、海外および個別の株価に関しては、今後の研究に委ねることとした。また、株価パターンに関しては、本研究で扱わなかったものも知られており、これらのパターンの有効性の検証も、今後の課題である。
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