ニュース記事を用いたDeep Belief Networkによる株価予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS16035

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2016/03/10

タイトル(英語): The stock price prediction by Deep Belief Network using analyzed news articles

著者名: 仲里 直克(沖縄工業高等専門学校),宮城 桂(沖縄工業高等専門学校)

著者名(英語): Naokatsu Nakazato(National Institute of Technology, Okinawa College),Kei Miyagi(National Institute of Technology, Okinawa College)

キーワード: 機械学習|株価予測|Machine Learning|Stock Forecast

要約(日本語): 本稿では，DeepBeliefNetworkを用いて株価予測を行う手法を提案した。まず，テキストマイニングを用いてニュース記事を分析した。次に，分析したデータを用いて日経平均株価を予測した。最後に，ニュース記事を用いた場合と用いていない場合を比較した。ニュース記事を用いることで予測精度の向上が確認できた。

要約(英語): In this study, we propose a new forecasting method of a financial time series based on Deep Belief Network (DBN) using the news article.First, we analyze a lot of news articles using text mining.Second, we forecast Nikkei Stock Average using data analyzed. Third,we make comparison between using news article and not used.Improvement of precision by using a news article was found.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,980 Kバイト