マルチブランチニューラルネットワークによる株価予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS16-6

グループ名: 【C】平成17年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2005/09/06

タイトル(英語): Stock Price Prediction using Multi-Branch Neural Networks

著者名: 山下 貴志(早稲田大学),平澤 宏太郎(早稲田大学),古月 敬之(早稲田大学)

著者名(英語): Takashi Yamashita(Waseda University),Kotaro Hirasawa(Waseda University),Takayuki Furuzuki(Waseda University)

キーワード: ニューラルネットワーク|マルチブランチ|株価予測株価予測|neural networks|multi-branch|stock price prediction

要約(日本語): 近年、人工ニューラルネットワークは市場予測の分野に応用されつつあり、様々な手法が提案されている。我々はこれまでマルチブランチ構造を有するニューラルネットワークを提案し、従来型ニューラルネットワークよりも表現能力及び汎化能力に優れていることを示してきた。本論文では、提案手法であるマルチブランチニューラルネットワークの現実問題への応用として、時系列データを用いた株価の予測を行った。複数の銘柄及び予測期間において学習及び予測シミュレーションを行い、翌営業日の騰落予測とそれに基づく売買での収益を評価した結果、従来手法に対して提案手法の有効性を確認できた。

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