進化計算によるtick価格変動のトレンド予測(シンポジウム特集)
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概要
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株価の日中変動を記録したtickデータが研究資料として手に入るようになってまだ日が浅いが,日次変動とは異なる様相を示すことが様々な分野の研究者の興味を惹きつけ,精力的な数値解析が行われてきた結果,株価は完全なランダムウオークではなく,数分以下の短期価格変動には強い相関が存在することが明らかになってきた.このことは数分先の株価が上昇するか下降するかを科学的手法に依拠しで予言できることを示唆している,そこで本論文では,過去の価格情報から抽出した様々な知識を活用しながらそのときどきの価格パターンに即した戦略的意思決定を自動生成するシステムを設計することを試みた.価格情報としては,時系列そのもののほかに,過去の平均価格や長期・短期移動平均との比較等,テクニカル分析において用いられる複数の指標を同時に利用しつつ,進化計算により過去の価格変動のパターンを学習することによって10-tick先,すなわち数秒から数分後の価格の上昇/下降を予測するシステムを作成し,それを用いて過去の実データにより予測を行った結果,IBM株で80%以上,8銘柄の平均で65%という予測的中率を得た.これにより,tick価格が少なくとも10-tick先までの記憶を有すること,および上記の方法により価格変動のトレンドを自動予測するシステムが機能することが実証された.
- 2007-12-15
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