高頻度板情報の時空間パターン分析による株価動向推定

DOI
  • 中山 敦貴
    東京大学大学院工学系研究科
  • 山田 健太
    東京大学大学院工学系研究科 科学技術振興機構PRESTO
  • 和泉 潔
    東京大学大学院工学系研究科 科学技術振興機構CREST

書誌事項

タイトル別名
  • Stock Price Estimation by Spatio-temporal Pattern Analysis of High Frequency Tick Data

抄録

<p>金融市場における情報技術の発展により,市場価格だけでなく買い注文と売り注文の集合である板情報の解析が可能となった.板情報は, 市価変動の背後にある注文情報を含むので,価格情報より網羅的に市場動向を解析できると考えられ,暴落の予兆発見などの応用が期待される.しかし,情報量が市場価格に比べて桁違いに大きくなるためその扱いは困難である.そこで本研究では,板情報より各価格での注文量の増減を時間と価格を軸に持つ2次元平面上にマッピングした画像データを作成し,これを用いて板情報の時空間パターンを抽出する方法を用いる. そして実際に複数銘柄の板情報を画像化したものから, ある時点から10 秒後の株価が上昇するかどうかという枠組みでの実験を行う. 手法としては,ロジスティック回帰と畳み込みニューラルネットワークという2種類の手法を用いた学習の結果を, 画像サイズも変化させながら比較した. またその際, 今回は板情報の変化を注文, キャンセル, 約定の3種類の情報に分解し, それぞれから画像を作成し, この3通りの結果を比較した.</p>

収録刊行物

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390294740098290048
  • DOI
    10.11517/jsaisigtwo.2015.fin-015_09
  • ISSN
    24365556
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用可

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