| 大会名称 |
|---|
| 2018年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2018S |
| 開催年 |
| 2018 |
| 発行日 |
| 2018/8/28 |
| セッション番号 |
| A-10 |
| セッション名 |
| システム数理と応用 |
| 講演日 |
| 2018/9/12 |
| 講演場所(会議室等) |
| 自然科学５号館 1F 第4講義室 |
| 講演番号 |
| A-10-21 |
| タイトル |
| 株価予測におけるニューラルネットワークとSupport Vector Regressionの性能比較 |
| 著者名 |
| ○渡邉祐太郎, 平原 誠, |
| キーワード |
| 株価予測, SVR, RNN |
| 抄録 |
| 株式投資は資産運用の有効な手段の一つである.現在機械学習を用いた株価予測が活発化している. 機械学習には様々なモデルが存在するが, 本研究ではリカレントニューラルネットワーク, Support Vector Regressionを用いて株価の予測を行い, その性能を比較する. 本研究では日経平均株価を予測す対象とする. 日経平均株価は, TOPIXとならび, 日本株の重要な指標である. これを予測することは,企業の営業方針を決める指標の一つになる. SVR, RNNへの入力は「始値」，「安値」，「高値」，「終値」の4つの値を1時刻分の入力とし, 入力時刻数を1〜5まで変化させ予測性能を比較する. |
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