専門家記事と機械学習に基づくWebニュースからの日経平均株価予測

摘要

近年，機械学習を用いたテキストマイニング手法によって，テキスト情報と市場変動の関係性を発見し，市場分析に応用する研究が増えている．また，Webニュースは企業の株価に少なからず影響を与えており，世に存在する個人投資家がこのキユース記事を参考にしていると考えると，Webニュースから未来の株価が予測できる可能性がある．そこで本論文では，Webニュースを対象とし，より多くの投資家が市場の分析に用いていると考えられる指標である日経平均株価の予測を目的とする．テキストを用いた金融予測では膨大なテキスト情報を用いて機械学習を行うことが一般的である．しかし，投資家は市場に影響を与える多様な情報を自ら取捨選択し，独自の着眼点にしたがって市場の分析を行っている．本研究では，この着眼点，つまり，分析にどのような情報が必要なのかという知識を専門家の分析記事から抽出し，これにより機械学習の精度が向上するかの検証と新素性の提案を行う．