進化計算によるtick価格変動のトレンド予測

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2007-12-15
• タイトル: 進化計算によるtick価格変動のトレンド予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Trend Prediction of Tick-wise Price Fluctuation by Means of Evolutional Computation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: シンポジウム特集
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: リコーソフトウエア株式会社
• 著者所属: 鳥取大学工学部知能情報工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Ricoh Software Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Knowledge Engineering, Tottori University
• 著者名: 徳岡, 聖二; 田中, 美栄子
• 著者名(英): Seiji, Tokuoka; Mieko, Tanaka-Yamawaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 株価の日中変動を記録したtickデータが研究資料として手に入るようになってまだ日が浅いが，日次変動とは異なる様相を示すことが様々な分野の研究者の興味を惹きつけ，精力的な数値解析が行われてきた結果，株価は完全なランダムウオークではなく，数分以下の短期価格変動には強い相関が存在することが明らかになってきた．このことは数分先の株価が上昇するか下降するかを科学的手法に依拠して予言できることを示唆している，そこで本論文では，過去の価格情報から抽出した様々な知識を活用しながらそのときどきの価格パターンに即した戦略的意思決定を自動生成するシステムを設計することを試みた．価格情報としては，時系列そのもののほかに，過去の平均価格や長期・短期移動平均との比較等，テクニカル分析において用いられる複数の指標を同時に利用しつつ，進化計算により過去の価格変動のパターンを学習することによって10-tick先，すなわち数秒から数分後の価格の上昇/下降を予測するシステムを作成し，それを用いて過去の実データにより予測を行った結果，IBM株で80%以上，8銘柄の平均で65%という予測的中率を得た．これにより，tick価格が少なくとも10-tick先までの記憶を有すること，および上記の方法により価格変動のトレンドを自動予測するシステムが機能することが実証された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: While tick-wise price data have become available for computer-aided analysis only recently, novel patterns observed in those new data have attracted much attention of researchers in wide range of expertise. The results of extensive numerical work have shown that the stock price fluctuations are not strictly the random walk, but are strongly correlated to the prices at other times. This fact implies predictability of future trends of price movement in high precision. In order to see this, we have constructed a computer program utilizing multiple technical indices, including moving averages, etc., implemented in the framework of evolutional computation. As a result, we have obtained a positive result having 80% of correct hitting rate for IBM, and 65% for the average over 8 different stocks in New York Stock Exchange Market in the year of 1993. The result strongly supports the existence of long-term memory to extend at least for 10-ticks, and the effectiveness of our prediction generator system.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 48, 号 SIG19(TOM19), p. 68-74, 発行日 2007-12-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会