電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
A-10-21
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
○渡邉祐太郎・平原 誠(法政大)
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.