LSTMを用いた株価変動予測手法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS4-4

グループ名: 【C】平成29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: 2017/09/06

タイトル(英語): Predicting direction of stock price by means of LSTM

著者名: 越田 恭平(大阪府立大学),森 直樹(大阪府立大学),松本 啓之亮(大阪府立大学),中島 義裕(大阪市立大学)

著者名(英語): Kyohei Koshida|Naoki Mori|Keinosuke Matsumoto|Yoshihiro Nakajima

キーワード: 株価変動予測|LSTM|機械学習|Deep Learning|Predicting direction of stock price|LSTM|Machine Learning|Deep Learning

要約(日本語): 近年，計算機性能やビックデータ解析技術の進歩を背景に，人工知能技術は急激に進歩しており，その応用分野は自然言語処理，画像処理，ロボット工学など多岐にわたる．その中で人工知能は株式市場に大きな影響を与えるようになりつつあり，一部の証券会社の中には人工知能を用いた株式売買システムを投資家向けに提供する企業も出てきている．本研究では株価が持つ時系列的特徴を捉えた予測を実現するために，多様な機械学習手法の中でも，自然言語などの時系列的特徴を持つデータに対して高い性能が示されているLSTM (Long Short Term Memory)を株価変動予測に応用し，株価変動予測精度の向上を目的とする．また，LSTMと他の機械学習手法との予測精度の比較を通して，株価変動予測に対してLSTMを用いる妥当性を検討する．

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