@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00209705,
 author = {新津, 康平 and 吉浦, 紀晃 and Kohei, Niitsu and Noriaki, Yoshiura},
 issue = {5},
 month = {Feb},
 note = {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．, 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.},
 title = {BERTとLSTMを利用した株価予測},
 year = {2021}
}