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講演抄録/キーワード
講演名 2019-05-11 10:50
敵対的生成ニューラルネットワークを用いた擬為替レートの生成について
中根滉稀高田宗樹平田隆幸福井大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) AIや自動売買アルゴリズムなどによる投資は身近なものになってきた。自動で投資を行えることで、専門的な知識を必要としないという利点がある。一方、機械的な取引システムでは、そのシステムの検証に過去の株価や為替レート、または確率過程により生成される時系列を用いるが、未来の変動に対応できる保証はない。そこで、近年、画像生成の分野で注目を集めているGAN(敵対的生成ニューラルネットワーク)を時系列に対して適用しようと考えた。そして、GANによって未だ変動因子およびシステムが詳細に説明されてない為替レートの変動特徴を学習し、機械的な取引システムの検証用データとして用いるために擬為替レートを生成した。本研究では、GANによって生成された擬為替レートが実際の為替レートに対して、定常性、フラクタル性、決定論性の観点からどの程度の類似性を示すのかを解析し、ウィナー過程と比較した。その結果、定常性の観点から、擬為替レートはウィナー過程よりも高い類似性を示し、決定論性に関しては擬為替レート、ウィナー過程ともに高い類似性を示した。 
(英) In this day and age, it is not necessary to have technical knowledge for the investment since the automatic algorithms to sell/buy investment destination have been developed with artificial intelligence (AI). However, these kinds of mechanical trading systems may not support variations realized in future because the systems were developed with use of time series data of the investment outlets in the past, or time sequences generated by stochastic processes to verify the systems. Therefore, we considered applying the generative adversarial network (GAN), which has attracted attention in the field of image generation, to time series of the exchange rate. Learning the properties of variations in the exchange rate whose factors are not elucidated in detail by GAN, the pseudo exchange rates were generated to use as the data for verification of the mechanical trading system. In this study, measuring similarity (stationarity, fractality, and degree of determinism) of variations in the exchange rates to the pseudo-exchange rates generated by GANs, we compared Winner processes with the GANs. From the viewpoint of stationarity, the similarity of sequences in the pseudo exchange rates were higher than those generated by the Winner processes, and high scores in the similarity were resulted from both sequences in terms of degree of determinism.
キーワード (和) GAN / 為替レート / Double-Waylandアルゴリズム / 確率過程 / ハースト指数 / / /  
(英) GAN / Exchange rate / Double-Wayland algorithm / Stochastic process / Hurst index / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 19, NLP2019-13, pp. 71-76, 2019年5月.
資料番号 NLP2019-13 
発行日 2019-05-03 (NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NLP  
開催期間 2019-05-10 - 2019-05-11 
開催地(和) J:COM ホルトホール大分 
開催地(英) J:COM HoltoHALL OITA 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2019-05-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 敵対的生成ニューラルネットワークを用いた擬為替レートの生成について 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) On Generation of Pseudo Exchange Rate Using Generative Adversarial Networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) GAN / GAN  
キーワード(2)(和/英) 為替レート / Exchange rate  
キーワード(3)(和/英) Double-Waylandアルゴリズム / Double-Wayland algorithm  
キーワード(4)(和/英) 確率過程 / Stochastic process  
キーワード(5)(和/英) ハースト指数 / Hurst index  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 中根 滉稀 / Koki Nakane / ナカネ コウキ
第1著者 所属(和/英) 福井大学 (略称: 福井大)
University of Fukui (略称: Fukui Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 高田 宗樹 / Hiroki Takada / タカダ ヒロキ
第2著者 所属(和/英) 福井大学 (略称: 福井大)
University of Fukui (略称: Fukui Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 平田 隆幸 / Takayuki Hirata / ヒラタ タカユキ
第3著者 所属(和/英) 福井大学 (略称: 福井大)
University of Fukui (略称: Fukui Univ.)
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講演者
発表日時 2019-05-11 10:50:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-NLP2019-13 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.19 
ページ範囲 pp.71-76 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NLP-2019-05-03 


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