大規模ニュース記事からの極性付き評価表現の抽出と株価収益率の予測(<特集>データ解析技術とその活用)

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概要

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• この10年に,インターネットを通じて取得可能なニュース記事やSNSデータなどの定性的なデータを株価予測に応用しようとする動きが,ファイナンスとコンピュータサイエンスの両分野で同時に活発化してきている.本研究では,すでに公開情報となった経済に関する大規模ニュース記事テキストから,日経225先物価格の近未来の上下変動を予測するモデルをNaive Bayes法によって構築した.時系列で一定のwindowサイズを設定し,その期間をずらしながらout-of-sampleによる予測実験を行った結果,正答率52.3%,年平均収益率11.3%,Sharpe比0.689を達成し,本モデルの有効性が示された.

• 2013-05-01

著者

• 岡田 克彦

  関西学院大学大学院経営戦略研究科

• 前川 浩基

  関西学院大学大学院経営戦略研究科

• 中原 孝信

  関西大学データマイニング応用研究センター

• 前川 浩基

  (株)Magne-Max Capital Management

• 前川 浩基

  (株)Magne-Max Captial Management

• 羽室 行信

  関西学院大学

• 岡田 克彦

  関西学院大学大学院 経営戦略研究科

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