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J-GLOBAL ID：201502213131405972   整理番号：15A0789551

ニュース記事の時間的特性を考慮した株価動向予測

著者 (3件)： 吉原輝 (神戸大 大学院システム情報学研究科) ,  関和広 (甲南大 知能情報) ,  上原邦昭 (神戸大 大学院システム情報学研究科)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2015  号： MPS-102  ページ： VOL.2015-MPS-102,NO.4 (WEB ONLY)  発行年： 2015年02月24日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 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。(著者抄録)

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  自然言語処理 ,  データマイニング ,  知識獲得 ,  *経済予測
準シソーラス用語： 再帰型ニューラルネットワーク ,  *深層学習 ,  テキストマイニング ,  *株価予測

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (22件)：

• Bengio, Y., Lamblin, P., Popovici, D. and Larochelle, H.: Greedy layer-wise training of deep networks, Proceedings of the twenty-first international conference on Neural Information Processing Systems, pp. 153-160 (2007)
• Boulanger-Lewandowski, N., Bengio, Y. and Vincent, P.: Modeling temporal dependencies in high-dimensional sequences: Application to polyphonic music generation and transcription, Proceedings of the twenty-ninth International Conference on Machine Learning, pp. 1159-1166 (2012)
• Dahl, G. E., Yu, D., Deng, L. and Acero, A.: Context-dependent pre-trained deep neural networks for large-vocabulary speech recognition, IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 20, No. 1, pp. 30-42 (2012)
• Ding, X., Zhang, Y., Liu, T. and Duan, J.: Using Structured Events to Predict Stock Price Movement: An Empirical Investigation, Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), Association for Computational Linguistics, pp. 1415-1425 (2014)
• Gidofalvi, G. and Elkan, C.: Using news articles to predict stock price movements, Department of Computer Science and Engineering, University of California, San Diego (2001)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニュース記事 ,  株価 ,  動向 ,  予測