LSTMを用いた経済指標予測

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS5-4

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): Economic indicator forecasting using LSTM

著者名: 仲岡 拓哉(明治大学),浦野 昌一(明治大学)

著者名(英語): Takuya Nakaoka|shoichi Urano

キーワード: LSTM|ニューラルネットワーク|時系列データ|経済指標|LSTM|Neural Network|Time series data|Economic indicator

要約(日本語): 近年，株価予測は様々な手法で行われ，精度の改善がなされてきた。だが，株価の推移は国際情勢などに大きく影響を受けて非線形な動きをしてしまう。そこで，株価予想ができることで今後の会社の経営方針の参考となり，リスク管理ができると思われる。そして，本研究ではRNN(Recurrent Neural Network)の一種であるLSTM(Long Short Term Memory)を用いた株価予測を提案する。LSTMはLSTM層の中にループがあり過去の情報を維持することによって長期依存性の学習ができないという従来のRNNの問題点を改善したものである。本論文では，LSTMを用いることによって1日先の株価がどのように変動していくのかを確認し，その結果を報告する。

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