著者

中川 慧 今村 光良 吉田 健一

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第31回全国大会(2017)

巻号頁・発行日

pp.2D11, 2017 (Released:2018-07-30)

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株価を予測するために様々な方法が提案されている.本研究では,株価予測のため,現在の株価の変動が過去のいつの時点に似ているかという価格変動パターンを抽出する.抽出にあたっては,日次の株価変動を月初の値との比で表現した月間の株価変動に対してDTWを適用するIndexation DTW(IDTW)による手法を提案する.抽出された変動パターンの将来値が予測に有効な特徴量であることを,日本市場を例に示す.

著者

中川 慧 今村 光良 吉田 健一

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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時系列およびクロスセクションの属性を持つデータセットに対する時系列勾配ブースティング木を提案する。我々の時系列勾配ブースティング木は、内部ノードに時系列およびクロスセクションの属性を持つ弱学習器をもち、時系列間の非類似度に基づく基準例分割テストまたは通常の不純度に基づく分割を行う。時系列間の非類似性は、Dynamic Time Warping(DTW)または金融時系列に対してはIndexing DTWによって定義される。TOPIXを対象とした株価予測の結果は、提案手法は収益性、精度ともに優れていることが確認できた。

著者

中川 慧 今村 光良 吉田 健一

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.2J203, 2018 (Released:2018-07-30)

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時系列およびクロスセクションの属性を持つデータセットに対する時系列勾配ブースティング木を提案する。 我々の時系列勾配ブースティング木は、内部ノードに時系列およびクロスセクションの属性を持つ弱学習器をもち、時系列間の非類似度に基づく基準例分割テストまたは通常の不純度に基づく分割を行う。 時系列間の非類似性は、Dynamic Time Warping(DTW)または金融時系列に対してはIndexing DTWによって定義される。 TOPIXを対象とした株価予測の結果は、提案手法は収益性、精度ともに優れていることが確認できた。

著者

今村 光良 中川 慧 吉田 健一

出版者

一般社団法人 電気学会

雑誌

電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) (ISSN:03854221)

巻号頁・発行日

vol.138, no.8, pp.992-998, 2018-08-01 (Released:2018-08-01)

参考文献数

14

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Various methods to predict stock prices have been studied. In a linked paper, we propose a stock price prediction method that applies DTW on scaled daily stock price patterns. We showed its performance using TOPIX data. In this paper, we further analyze the effectiveness of the proposed method using other price indexes, such as the S&P 500, CAC40, DAX, FTSE100, foreign exchange rates, and Cryptocurrency. This paper also reports the importance of pattern length and starting points of patterns. We also discuss the hidden behavior of investors which seems to explain the prediction ability of the proposed method.