WEKO3
アイテム
語彙の組み合わせ感性辞書生成アルゴリズムを用いたニューステキスト分析による株価予測
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222799
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/222799c8c09885-75ef-404b-967d-b08c50c87543
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-MPS22141017.pdf (358.1 kB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-12-05 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 語彙の組み合わせ感性辞書生成アルゴリズムを用いたニューステキスト分析による株価予測 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京都市大学大学院総合理工学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京都市大学大学院総合理工学研究科 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Integrative Science and Engineering, Tokyo City University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Integrative Science and Engineering, Tokyo City University | ||||||||||
| 著者名 |
川﨑, 拓海
× 川﨑, 拓海
× 穴田, 一
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，金融予測の分野ではローソク足の画像を用いた分析やファンダメンタル分析，数値情報を用いたテクニカル分析などによる様々な研究が行われている．しかし，数値情報ではなく，テキスト情報が含まれているニュース記事を考慮することは，世論に目を向けることを意味し，数値情報では対応が難しいタイプの金融予測を精度高く行える可能性があると考えられる．そこで本研究では，ニュース記事から金融に関連する語彙の組み合わせとその極性値を抽出して辞書を生成するアルゴリズムを構築し，その辞書を用いたニューステキスト分析による東証株価指数 (TOPIX) の株価予測を行うことによって，その有効性を検証した． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 巻 2022-MPS-141, 号 17, p. 1-3, 発行日 2022-12-05 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8833 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
