遺伝的プログラミングを用いた株式市場における取引戦略の学習

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS11-5

グループ名: 【C】平成24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: 2012/09/05

タイトル(英語): Learning Trading Strategy in Stock Markets Using Genetic Programming

著者名: 萩原 大地(東京理科大学),原田 拓(東京理科大学)

著者名(英語): Daichi Hagiwara(Tokyo University of Science),Taku Harada(Tokyo University of Science)

キーワード: 株式取引|遺伝的プログラミング|エージェント|機械学習|Stock Trading|Genetic Programming|Agent|Machine Learning

要約(日本語): 近年，インターネットを通して株式などの取引を行うシステムトレードが注目されている．そのため，株式などに対して，その取引戦略を学習するエージェントを設計する研究が盛んに行われている．株式などの売買タイミングを判断する指標としてテクニカル指標がある．テクニカル指標は，時系列データから現在および将来の市場の状態を分析するものである．代表的なテクニカル指標として移動平均線やRSIなどがある．これまでに，適切な売買を実現するために，テクニカル指標の組合せなどを求める研究が行われている．これに対して，本研究では，既存のテクニカル指標に依存せず，適切な指標を学習するエージェントを設計する．本研究では株式取引を対象とし，指標の学習に対して遺伝的プログラミングを適用する方法を提案する．さらに，いくつかの銘柄に対してシミュレーション実験を行い，提案手法の有効性を評価する．

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