従来型テクニカル分析手法をより効果的なものとするための数多くのニューラルネットの活用

摘要

我々は、これまでの研究で、ニューラルネット（NNs）を活用することにより、株価に関する長期移動平均線と短期移動平均線の2種類の交わり（ゴールデンクロス（GC）並びにデッドクロス（DC））を事前に予測することが可能となることを示唆した。更に、得られた予測結果を活用して、より知的な株式売買を行うことの可能性にも言及した。 ところで、GC（DC）が生起したといっても、長期移動平均線や短期移動平均線（更には株価自身）の交差点付近の上昇や下降の様子によっては、必ずしも、近い将来の株価の絶対的な上昇（下降）を意味するものではないことが一般に良く知られている。本発表では、上述の点に着目し、GC並びにDCの事前予測に加え、多くのNNs からの数週間後の株価の上昇率（下降率）に関する予測を加えた情報を活用した新しい株式売買意思決定支援システムを提案する。そして、ランダムに選ばれた幾つかの東証一部上場個別銘柄の売買シミュレーションを行うことにより、提案システムの評価を行う。