関係性のある時系列データに基づいた株式投資戦略の構築

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-037

グループ名: 【全国大会】平成24年電気学会全国大会論文集

発行日: 2012/03/05

タイトル(英語): Development of Stock Investment Strategy based on Interrelated Time Series Data

著者名: 加藤亮太 (横浜国立大学),長尾 智晴(横浜国立大学)

著者名(英語): Ryota Kato(Yokohama National University),Tomoharu Nagao(Yokohama National University)

キーワード: データマイニング|株式投資戦略|進化計算

要約(日本語): 近年データマイニングの技術を用いて株式投資戦略を構築する研究が盛んに行われている．これまでに工学的手法を用いた様々な投資手法が提案されているが，従来研究では用いる情報を予測対象銘柄に関する情報に絞ったものが多い．近年では一見関係性のなさそうな情報が株価と相関があると発見した研究もあるが，一般にどの情報がどのように予測対象銘柄に関係しているのかを発見するのは困難である．このため本研究では予測銘柄とその他様々な時系列データの変動関係を発見し，発見された関係性を用いて投資戦略を構築することを目標とする．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 947 Kバイト