2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[3Xin2] ポスターセッション1

2024年5月30日(木) 11:00 〜 12:40 X会場 (イベントホール1)

[3Xin2-37] Stock to Music: 多変量株価時系列データの音楽変換

〇平松 祐紀1、中川 慧2、高野 海斗2、中村 栄太3 (1.三井住友海上あいおい生命保険株式会社、2.野村アセットマネジメント株式会社、3.京都大学)

キーワード:音楽生成、金融、投資

本研究では、複数の株価時系列データを音楽に変換する手法を提案する。一般に、投資家が株価時系列をもとに投資判断を下す際には、チャート形式などの視覚情報に依存する。しかしながら、多数の株価データを同時にかつ長時間にわたって視覚的に追跡し続けるのは負荷が高く、非常に困難である。そこで、本研究では投資家が投資判断に必要となる情報(トレンドや急変)を、視覚に依存しないデータ表現方法である音声情報、特に音楽としてのデータ表現に取り組む。視覚情報のみに依存する方法と比較し、音楽変換による判断は、負荷を軽減し、より多くのユーザーが利用できることが期待される。実験により、提案手法で生成した音楽から投資判断に必要な情報を取得できるか検証する。

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