023-10

第23回研究会

機械学習によるテクニカル分析の影響の調査†

著者†

片寄諒亮, 吉岡真治(北海道大学)

概要†

近年、時系列データや金融指標を用いたテクニカル分析やファンダメンタル分析、さらにニュース情報を用いたテキスト分析など様々な形で株価の予測が行われている。特にテキストマイニングを使ってテキスト情報から株価の上下を予測するものもあるが、全ての銘柄に対して頻繁に有用なテキスト情報が出るわけではない。また、テクニカル分析などを用いたアルゴリズム取引が増えていることを考慮すると、テキスト情報だけに頼った分析では、このような取引の影響が考慮されないため、適切な分析にならないことが想定される。そこで本研究では、まずテクニカル分析の手法で良く用いる指標を用いて、株価の上下を機械学習によって行うことでテクニカル分析の影響を受けやすい(予想があたりやすい)株式のランク付けや、その分析がうまく行かないときに、どのような事象が発生しているのかを分析することで、テクニカル分析が株価にどのような影響を与えるかについての調査を行なった。

キーワード†

機械学習, テクニカル分析, 株価予測

論文†

(10月9日以降に公表いたします)