5. 問題設定
● 前日までの株価は既知
● 当日終値 < N日後終値(N=1,2,3,...)を予想
● 特定の銘柄ではなくS&P500など株価指数を予想する文献も多数[1,2,3]
NOTE: S&P500(エス アンド ピー ファイブハンドレッド、Standard & Poor's 500 Stock Index)は、アメリカ合衆
国の投資情報会社であるスタンダード・アンド・プアーズ社が算出しているアメリカの代表的な株価指数。ニュー
ヨーク証券取引所、NYSE MKT、NASDAQに上場している銘柄から代表的な500銘柄の株価を基に算出され
る、時価総額加重平均型株価指数(wikipediaより)
[1]. Ding, Xiao, et al. "Deep learning for event-driven stock prediction." Proceedings of the 24th International Joint
Conference on Artificial Intelligence (ICJAI’15). 2015.
[2]. Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Cloud Platform
[3]. Huang, Wei, Yoshiteru Nakamori, and Shou-Yang Wang. "Forecasting stock market movement direction with support
vector machine." Computers & Operations Research 32.10 (2005): 2513-2522.
7. 先行事例-1 (1/2)
● 問題設定
○ S&P500(米)の前日終値 < 当日終値を予想
● 工夫
○ 各株価指数の前日比の相関と取引時間の時間差を利用
○ 当日のDAX(独)やFTSE(英)の値動きとSP500(米)は似ていることを利用
● 特徴量
○ 各株価指数の直近3日分の終値の前日比
● 手法
○ 4層の全結合ニューラルネット
● 正答率
○ 72.2%!
[2]. Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Cloud Platform
Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Cloud Platform
8. 先行事例-1 (2/2)
● 問題点
○ おそらく買える間がない (上がるかどうか予想できない前日に S&P500を買う必要あり)
● 修正
○ S&P500(米)の購入時点を前日終値から当日始値に変更
○ DAX(独)とFTSE(英)は当日終値ではなく当日始値に変更
● 正答率
○ 56.17%(修正後)
[2]. Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Cloud Platform
Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Cloud Platform
9. 先行事例2 (1/1)
● 問題設定
○ S&P500の当日終値 < 翌日終値
● 工夫
○ ニュース情報を利用
● 手法
○ CNN(Deep Learningの一種)
● 正答率
○ 64.18%(state-of-the-art)
[1]. Ding, Xiao, et al. "Deep learning for event-driven stock prediction."
Proceedings of the 24th International Joint Conference on Artificial Intelligence (ICJAI’15). 2015.
Deep Learning for event-driven stock prediction
17. References
[1]. Ding, Xiao, et al. "Deep learning for event-driven stock prediction." Proceedings of the 24th International Joint Conference on Artificial
Intelligence (ICJAI’15). 2015.
金融ニュースを加味してCNNで予測.(state-of-the-art)
[2]. Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Cloud Platform
取引時間の差を利用したS&P500の変動予測
[3]. Huang, Wei, Yoshiteru Nakamori, and Shou-Yang Wang. "Forecasting stock market movement direction with support vector machine."
Computers & Operations Research 32.10 (2005): 2513-2522.
SVMで株価の動きを予測.
[4]. Madge, Saahil. "Predicting Stock Price Direction using Support Vector Machines."
SVMを利用した株価予測