情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

本論文では、時系列テキスト分析を用いた市場動向予測に対して、深層学習を用いた結果を報告する。提案手法では、過去5年間の日本経済新聞の見出しを解析し、前日には出現しておらず当日出現した語、前日も当日も出現した語、前日には出現したが当日は出現しなかった語を抽出して特徴語とし、TOPIX連動型上場投資信託の株価が当日の始値から終値にかけて上昇するか下落するかを深層学習を用いて予測する。また、提案手法の結果を従来用いられていたサポートベクターマシンによる結果と比較する。