| 講演名 | 2015-03-05 Deep Learningを用いた個別株価の予測(離散事象システム及び一般) 松本 和也, 櫻井 孝平, 山根 智, |
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| 抄録(和) | 株市場を予測しようとする試みは数多くあるが,実用的なものは未だに発表されていない.その理由として,株価の推移には単純な法則は存在せず,また法則があったとしてもニュースなどの影響により法則通りにならないということが挙げられる.そこで本研究では,最新の機械学習手法であるDeep Learningと,世間の動向に対応できるようにTwitterなどのSNSビッグデータ解析を組み合わせた個別株価の予測手法を提案する. |
| 抄録(英) | Attempts to predict the stock market are numerous, but practically effective ones have not been announced yet. The reason for this is that, stock market is strongly influenced by the world of trends, include those that simple law does not exist. In this study, we propose Deep Learning, the latest prediction method of individual stock price that is a combination of SNS Big data analysis, such as Twitter to correspond social mood. |
| キーワード(和) | Deep Learning / 機械学習 / ビッグデータ / 株 |
| キーワード(英) | Deep Learning / Machine Learning / Big Data / Stock |
| 資料番号 | MSS2014-95 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS |
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| 開催期間 | 2015/2/26(から1日開催) |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Mathematical Systems Science and its applications(MSS) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Deep Learningを用いた個別株価の予測(離散事象システム及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Forcasting Individual stock prices using Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Deep Learning / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | ビッグデータ / Big Data |
| キーワード(4)（和/英） | 株 / Stock |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松本 和也 / Kazuya MATSUMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 金沢大学理工研究域電子情報学類 School of Electrical and Computer Engineering College of Science and Engineering Kanazawa University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 櫻井 孝平 / Kouhei SAKURAI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 金沢大学理工研究域電子情報学類 School of Electrical and Computer Engineering College of Science and Engineering Kanazawa University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山根 智 / Satoshi YAMANE |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 金沢大学理工研究域電子情報学類 School of Electrical and Computer Engineering College of Science and Engineering Kanazawa University |
| 発表年月日 | 2015-03-05 |
| 資料番号 | MSS2014-95 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | 493 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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