情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

金融市場の動向を把握するために、過去のデータから分析するテクニカル分析が使われている。テクニカル指標には数多くの種類があり、取引戦略としての組合せは無数にある。そこでメタヒューリスティクスを用いて、複数のテクニカル指標の使用の有無や各種パラメータを最適化する手法が提案されている。その中でも代表的な遺伝的アルゴリズム（GA : Genetic Algorithm）を用いる研究が多く行われている。しかし、単純なGAを用いた場合では学習期間で過度な学習（オーバーフィッティング）をしてしまい、取引期間には対応できなくなる問題がある。本研究ではポジション構築時の損益推移を考慮することでオーバーフィッティングを避ける方法を提案している。