機械学習を用いた為替取引における適した時間粒度の分析

情報処理学会

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抄録

株や為替といった市場価格予測に関する技術は日々進歩しており，機械学習を用いた研究も盛んに行われている．学習に使用するための様々な指標は，投資家が利用するテクニカル指標やニュース記事などを用いたものまで多数存在する．多くの研究では1日毎のデータを使用しているが，適した時間粒度(どれほどの期間の値動きをまとめるか)を利用することで，より大きい利益を得られる可能性がある．しかしながら，データの粒度と予測結果との関係性に着目した研究は非常に少ない．本研究では，機械学習ベースのモデルを用いることにより価格を予測し，為替取引シミュレーション実験を行った．実験の結果，利益を得やすい粒度が確認できた．

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