クロスエントロピー最適化を用いた株価予測値の安定化手法
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概要
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時系列の予測は古くからある重要な問題であり,特に株価の予測は経済動向の予測や資産運用の指針として需要が高い.コンピュータ性能の発達と共に,学習理論を用いた経済時系列データに関する研究が活発に行われているが,株価のメカニズムを捉えることは依然として困難な問題である.本稿では,単一の予測モデルにより株価を一点で予測するのではなく,複数の予測モデルの学習を行い,各モデルに適切な重みを付けることで予測値の分散を低減する手法を提案する.基礎となる予測モデルは遺伝的プログラミングを用いて構成する.各予測モデルの重みは,学習用データと予測モデルの出力値とのクロスエントロピーが最小となるように定める.提案した予測手法の有用性を,人工データ及び日経平均株価の 1 分足の予測によって検証する.
- 2010-12-09
著者
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日野 英逸
(株)日立製作所システム開発研究所
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日野 英逸
早稲田大学
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村田 昇
早稲田大学
-
村田 昇
早稲田大学先進理工学部
-
三浦 和起
早稲田大学
-
日野 英逸
早稲田大学先進理工学部電気・情報生命工学科
-
村田 昇
早稲田大学先進理工学部電気・情報生命工学科
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