ニューラル・ネットワークによる時系列データ予測 : 株の売買タイミング予測

概要

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人間の脳をモデル化し,多数の並列的に動作するニューロン素子を互に結合したニューラル・ネットワークは,ニューロン間の結合の強さ(重み)の自動調節によって学習機能を実現できる.我々は,パターン認識,制御などの従来の工学的応用分野のみならず,予測問題全般にニューラル・ネットワークが適応できることを期待し,その実証を試みた.証券アナリストが適切な株の売買タイミングを分析する場合には、株のテクニカル指標,経済指標,社会情勢などの時々刻々と変化する時系列パターンを総合的に利用し判断すると言われている.しかし,実際には専門家自身がどのくらい過去の経験に基づき予測を行なっているかはあいまいであるし,その判断基準も,政治情勢や経済システムの変化に伴い変化させているはずである.このため従来の統計手法では精度の高い予測が難しかった.我々は,このような予測問題に対してニューラル・ネットワークの学習が有効であると考え,TOPIXの売買タイミング予測を例題として,専門家以上に高精度な予測システムの構築を目指した.
一般社団法人情報処理学会の論文
1990-09-04