SIG-FIN-010-02

大規模ニュースデータと株価収益率の予測可能性について†

前川浩基, 中原孝信 (Magne-Max Capital Management), 岡田克彦, 羽室行信 (関西学院大学)

本稿では、過去12年間に配信された 29万記事以上に及ぶ大規模ニュースデータの中に含まれる評価表現の出現頻度と株式市場との関係をモデル化した。ナイーブ・ベイズ法を援用して探索的に投資モデルを構築した結果、高いシャープ・レシオを持つ先物運用が可能なことがわかった。