| 大会名称 |
|---|
| 2022年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2022 |
| 発行日 |
| 2022-08-30 |
| セッション番号 |
| 7a |
| セッション名 |
| 数理モデル化と問題解決（５） |
| 講演日 |
| 2022/09/15 |
| 講演場所(会議室等) |
| 12棟-101教室 |
| 講演番号 |
| A-030 |
| タイトル |
| 株価時系列画像を用いた畳み込みニューラルネットワークによる株価予測 |
| 著者名 |
| 遠藤博人, 穴田 一, |
| キーワード |
| 株価予測, 株価時系列画像, 畳み込みニューラルネットワーク |
| 抄録 |
| 近年，人工知能技術の発展が目覚ましく，様々な分野に応用されてきている．金融分野においても人工知能が応用されており，株価時系列データやニューステキストを用いた株価予測に関する研究が盛んに行われている．株価予測の研究では，株価をそのまま数値データとして用いるよりも，チャート画像に変換してから学習を行う方が良い精度で予測できることを確認できたが，高い精度で予測することには成功していない．そこで本研究では，表示する情報量を増やした株価時系列画像で学習を行い，日経平均株価を用いた評価実験により有効性を確認する． |
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