ニュースの自然言語処理を活用した株価予測

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-096

グループ名: 【全国大会】令和3年電気学会全国大会論文集

発行日: 2021/03/01

タイトル(英語): Stock price forecast using natural language processing of news

著者名: 竹中幹（明治大学）,浦野昌一（明治大学）

著者名(英語): Motoki Takenaka (Meiji University),Shoichi Urano (Meiji University)

キーワード: 株価予測|自然言語処理|重回帰モデル|スクレイピング|Stock price forecast|Natural language processing|Multiple regression model|Scraping

要約(日本語): 近年、不規則に経済情勢が変化し、多くの企業の情報がインターネットに飛び交う中、投資家はリスク回避のため様々な情報を元に企業を評価し、株の売買の意思決定をすることが必要となってきている。 そこで本研究では、投資家の意思決定を手助けするために、ネットニュースなどの株価に関する企業の情報に自然言語処理を適応して有効活用することで高精度な株価予測を目指す。具体的には、自然言語処理を用いたネットニュースの評価と株価指標である「PER」「PER」「出来高」を組み合わせた新たな変数を導入した株価予測モデルを提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 262 Kバイト