[1G4-GS-2c] 機械学習：回帰

[1G4-GS-2c-05] ニュースの見出しを活用した株価予測

〇竹中 幹¹、浦野 昌一¹ (1. 明治大学)

キーワード：自然言語処理、株価予測、機械学習

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。しかし、投資家がそれら全ての情報を評価することは困難である。そのため、現在、莫大な情報を正しく評価することが求められている。そこで本稿では、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用いることで新たな入力変数を導入し、株価の「始値」「終値」「高値」「安値」とともに予測モデルに適用することを提案する。予測手法としては、重回帰モデルとニューラルネットワークを用いる。複数の個別企業銘柄の株価予測に提案法を適用し、シミュレーションにより提案法の有効性を比較検証することで高度な株価予測を目指す。