著者

吉原 輝 関 和広 上原 邦昭

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2015, no.4, pp.1-6, 2015-02-24

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投資家が投資を行う際,株価等の数値情報の他に,新聞記事等の言語情報を基に株の売買を判断する.この判断を支援するため,これまで様々な研究が行われており,数値情報を対象にした研究では,株価の時系列データの特性が多く利用されている.これに対し,言語情報を対象にした研究では,その特性がほとんど利用されていない.これは,言語情報が株価に与える影響の時間的な変化を人手でルール化することが困難だからである.一方で,画像認識や音声認識などの分野において近年注目を集めている深層学習 (Deep Learning) は,大規模なデータから有益な特徴の抽出が可能である.そこで本研究では,深層学習のアプローチを応用し,時間的な変化を考慮した再帰的なネットワークを構築することで株価動向の推定を行う手法を提案する.入力に新聞記事のデータを用いることで,言語情報が与える影響の時間的な変化を捉えることができる.実際の新聞記事と株価のデータを用いて 10 銘柄の株価動向推定を行い,本手法の有効性を示す.

著者

吉原 輝 藤川 和樹 関 和広 上原 邦昭

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.28, 2014

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経済指標は現実世界の様々な事象によって変動する.これらの事象は,新聞記事やマイクロブログなどの言語情報に表出するため,これらの言語情報を分析すれば,経済指標を推定できる可能性がある.しかし,発信される全ての言語情報を人手で全て分析することは難しい.一方で,近年注目を集めている深層学習は,大規模なデータから有益な特徴の抽出が可能である.本研究では,この技術を応用することで,経済指標動向の推定を行う.