Stock Price Estimation by Spatio-temporal Pattern Analysis of High Frequency Tick Data

DOI
  • NAKAYAMA Atsuki
    Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
  • YAMADA Kenta
    Graduate School of Engineering, The University of Tokyo PRESTO, JST
  • IZUMI Kiyoshi
    Graduate School of Engineering, The University of Tokyo CREST, JST

Bibliographic Information

Other Title
  • 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

Abstract

<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>

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