- 著者
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伊庭 斉志
- 出版者
- 日本信頼性学会
- 雑誌
- 日本信頼性学会誌 : 信頼性 (ISSN:09192697)
- 巻号頁・発行日
- vol.28, no.7, pp.471-480, 2006-11-01
- 被引用文献数
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1
進化型計算を用いた金融データ予測の研究が近年盛んに行われている.本稿では,遺伝的プログラミング(GP,Genetic Programming)とその拡張手法であるSTROGANOFFを用いて,日経平均株価とオプション価格を予測する研究について説明する.実験の結果,GPとSTOROGANOFFによる予測はおおむね両方のデータにおいて安定した成績を残すことができた.ニューラルネットワークとの比較実験では,ニューラルネットによる探索には山登り法の性質が良く出ているが,最良値はGP系の手法より低く局所値への陥りやすさがしばしば観察された.