機械学習による一般紙金融情報欄の元画像を用いた市場安定度分類

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世界的または局所的な社会情勢の変動は，金融市場や株式市場の動向を変化させる．投資家や株式専門家は，証券会社等が公開するグラフやチャートを用いて詳細な株式市場の動向分析し，株式取引を行っている．一方，投資家ではない一般の人々は，大まかな株価動向を利用して，社会情勢変動を把握している．そこで，本研究では，直感的に株式市場の動向が把握可能な一般紙の金融情報欄（株価欄）に着目し，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて，各日毎の株式市場の安定度を“安定，不安定”，さらに強弱を加味した4値に分類する．なお，CNNへの学習データは，アスペクト比を考慮した株価欄を利用している．

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