株価回帰とWEBニュース記事分析を組み合わせた株価動向推定(一般セッション,時系列パターン認識)
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概要
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本研究では,推定対象の銘柄に関する株価とWEBニュース記事を利用した株価動向推定の手法を提案する.株価動向推定に利用できる情報には,大きく分けて,株価等の数値情報とニュース記事等のテキスト情報の2種類がある.数値時報のみを用いた株価動向推定の手法は,一定の成果を挙げている.しかし,テキスト情報は,数値情報には含まれないより多くの情報を含んでいるので,より正確な株価動向推定に利用できる可能性がある.そこで,本研究では,企業の株価の動向推定に関連するテキスト情報として,WEBニュース記事を利用する.ニュース記事は企業の株価に対して少なからず影響を与えるので,数値情報のみからは推定できない誤差を生む可能性がある.そこで,提案手法では,過去の株価を学習した回帰式を用いて推定した株価の推定誤差を,ニュニス記事から抽出した特徴量を用いて回帰する.実験では,テキスト情報としてWEBニュース記事を利用することで,より正確な株価動向推定が可能であるか検証した.
- 2012-02-02
著者
-
関 和広
神戸大学自然科学系先端融合研究環
-
上原 邦昭
神戸大学大学院工学研究科
-
上原 邦昭
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
高橋 宏圭
神戸大学システム情報学研究科
-
関 和広
神戸大学大学院システム情報学研究科
-
高橋 宏圭
神戸大学大学院システム情報学研究科
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