情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

近年、株式市場のデータとして板情報と呼ばれる各気配値に対する注文情報を表形式にまとめたデータが提供されるようになった．先行研究では，この板情報と株価変動の関連性を分析し，過去の板情報が短期的に将来の株価へ影響を及ぼすことが示された．そこで，本論文では，板情報より多くの情報を含むフル板情報からいくつかの形式で抽出した特徴を用いて株価変動の予測を行い，どのような関連性があるのかを調べた．具体的には，板の気配本数を変更した特徴ベクトルや複数銘柄の特徴ベクトルを組み合わせた特徴ベクトル，複数時刻の特徴を組み合わせた特徴ベクトルを作成し，これらを進化型ニューラルネットワーク用いて予測を行った．そして，抽出した特徴毎に予測精度がどれだけ異なるかに着目し，板情報と価格変動の関連性を研究した．