進化論的手法を用いた金融データの予測(予測技術の信頼性)
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概要
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進化型計算を用いた金融データ予測の研究が近年盛んに行われている.本稿では,遺伝的プログラミング(GP,Genetic Programming)とその拡張手法であるSTROGANOFFを用いて,日経平均株価とオプション価格を予測する研究について説明する.実験の結果,GPとSTOROGANOFFによる予測はおおむね両方のデータにおいて安定した成績を残すことができた.ニューラルネットワークとの比較実験では,ニューラルネットによる探索には山登り法の性質が良く出ているが,最良値はGP系の手法より低く局所値への陥りやすさがしばしば観察された.
- 日本信頼性学会の論文
- 2006-11-01
著者
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伊庭 斉志
東京大学大学院・電子情報工学専攻
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伊庭 斉志
東京大学大学院工学系研究科
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伊庭 斉志
通商産業省工業技術院電子技術総合研究所知能情報部推論研究室
-
伊庭 斉志
東京大学大学院 工学系研究科 電気系工学専攻
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