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J-GLOBAL ID：201102274320376800   整理番号：11A0147186

テキスト分析による金融取引の実評価

Implementation Tests of Financial Market Analysis by Text Mining

著者 (3件)： 和泉潔 (東京大学大学院 工学系研究科 & JSTさきがけ) ,  後藤卓 (三菱東京UFJ銀行 市場企画部) ,  松井藤五郎 (中部大学 生命健康科学部 & 工学部)
資料名： 人工知能学会論文誌(Web)  (TJSAI (Web))
巻： 26  号： 2  ページ： 313-317 (J-STAGE)  発行年： 2011年 
JST資料番号： U0128A  ISSN： 1346-8030  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 従来のテキストマイニング技術を用いた市場分析では,1)テキスト情報の様式の多様性,2)テキストデータと時系列データの関連付けが課題となり,長期的な市場動向を対象としてこなかった。本論文では,解説内容の順番や段落構成がほぼ定式化されている日本銀行の金融経済月報のテキスト,及び月次の市場データを用いて数年に渡る比較的長期の市場動向を分析する手法(CPR法)を提案した。本手法では,i)各月のテキストデータへのKeyGraphの適用による共起関係の解析,ii)i)の共起グラフに出現した単語パターンに対する主成分分析,iii)ii)での30回の主成分スコアを時系列に並べたデータを説明変数,月次の市場データを被説明変数とする重回帰分析によって得られた回帰式に,最新のテキストデータを入力すると月末の市場価格を外挿予測できる。まず,サポートベクタ回帰と予測力を比較する実験を行い,外挿期間の平均2乗平方根誤差と変動予測の正答率を比べたところ,長期の市場動向の水準や方向性をより高精度に予測できることがわかった。また,運用テストを実施し,本手法では市場が大きく動くときに市場動向の予兆を抽出できることを示した。

シソーラス用語： *知識獲得 ,  *金融 ,  時系列 ,  市場 ,  ソフトウェア ,  数学的関係 ,  単語 ,  主成分分析
準シソーラス用語： KeyGraph ,  *テキストマイニング ,  テキスト分析 ,  共起グラフ ,  共起関係 ,  *金融取引

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (12件)：

• [Ahmad 05] Ahmad, K., Gillam, L., and Cheng, D.: Textual and Quantitative Analysis: Towards a new, e-mediated Social Science, in Proc. of the 1st International Conference on e-Social Science (2005)
• [Akaike 74] Akaike, H.: A new look at the statistical model identification, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 19, pp. 716-723 (1974)
• [Antweiler 04] Antweiler, W. and Frank, M. Z.: Is All That Talk Just Noise? The Information Content of Internet Stock Message Boards, Journal of Finance, Vol. 59, No. 3, pp. 1259-1294 (2004)
• [ChaS] ChaSenホームページ:http://chasen.naist.jp/hiki/ChaSen/
• [Fung 02] Fung, G., Yu, J., and Lam, W.: News Sensitive Stock Trend Prediction, in Proceedings of the 6th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 481-493 (2002)

タイトルに関連する用語 (4件)： テキスト分析 ,  金融 ,  取引 ,  評価