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  1. 研究報告
  2. 数理モデル化と問題解決(MPS)
  3. 2021
  4. 2021-MPS-132

BERTとLSTMを利用した株価予測

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209705
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/209705
9aee07b2-6dcf-40a8-b30c-8805728cbbd8
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-MPS21132005.pdf IPSJ-MPS21132005.pdf (2.3 MB)
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2021-02-22
タイトル
タイトル BERTとLSTMを利用した株価予測
タイトル
言語 en
タイトル Stock prediction with BERT and LSTM
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
埼玉大学大学院理工学研究科数理電子情報部門情報領域
著者所属
埼玉大学大学院理工学研究科数理電子情報部門情報領域
著者所属(英)
en
Department of Information and Computer Sciences, Saitama University
著者所属(英)
en
Department of Information and Computer Sciences, Saitama University
著者名 新津, 康平

× 新津, 康平

新津, 康平

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吉浦, 紀晃

× 吉浦, 紀晃

吉浦, 紀晃

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著者名(英) Kohei, Niitsu

× Kohei, Niitsu

en Kohei, Niitsu

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Noriaki, Yoshiura

× Noriaki, Yoshiura

en Noriaki, Yoshiura

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 株式投資家は売買銘柄を選定する際,テクニカル分析とファンダメンタル分析を用いる.テクニカル分析は,過去の株価の平均価格,高値や安値などを用いて分析することで銘柄を選定する.ファンダメンタル分析では決算書からの情報やニュース等の非構造データを分析することで銘柄を選定している.ニュース等のテキスト情報から売買銘柄を選定することをニュース分析と呼ぶ.本研究では,ニュース分析とテクニカル分析を組み合わせた手法により株価予測を行う.株価データとニュースの埋め込み表現を時系列なデータに組み合わせ,それを LSTM に入力することで予測する.ニュースの埋め込み表現は BERT に入力し獲得する.本研究における分析では,実用的な株価の予測を行うことはできなかった.考えられる理由として個別銘柄の株価はニュースより株式市場全体から受ける景況の方が大きい,ニュースが影響を及ぼす期間が様々でより長い期間の時系列分析が必要であるなどが考えられる.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Stock investors use technical analysis and fundamental analysis when selecting stocks to buy or sell. Technical analysis selects stocks by analyzing the average price of past stock prices, highs and lows, and other data. Fundamental analysis selects stocks by analyzing information from financial statements and unstructured data such as news. The selection of trading stocks based on textual information such as news is called news analysis. In this study, we use a combination of news analysis and technical analysis to predict stock prices. We combine stock price data and news embedded expressions into time-series data, and input them into LSTM to make forecasts. The news embeddings are acquired by inputting them into BERT. In our analysis, we were not able to predict stock prices in a practical way. The possible reasons are that the stock prices of individual stocks are affected more by the business conditions of the stock market as a whole than by the news, and that the period of time over which the news affects the stock market varies and requires a longer time series analysis.
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 2021-MPS-132, 号 5, p. 1-6, 発行日 2021-02-22
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
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Ver.1 2025-01-19 18:25:52.291346
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