2019.04.03株価チャートを画像データとして学習させる深層学習による株式市場の予測ShareTweetLINE深層学習を用いた株価の予測に関する新しい論文が発表されました。これまで多くの視点から分析が試みられてきた株式市場ですが、”ローソク足”を画像データとして学習させる新手法を著者は提案しています。株式市場の予測は、全人類の夢の一つです。正確な予測ができれば、無限とも言えるお金を手に入れる事ができるでしょう。そのランダム性はリーマンショックをはじめとして、現在の人類の予測の範囲を超えて変動する事が周知の事実と言えます。株価は様々な要素によって変動します。”景気”や”金利”、”政治的動向”などその要因は多岐に渡ります。ここでは、深層学習を用いて”ローソク足”に焦点を当てた研究について紹介していきます。pic1.)”と呼びます。(1日の始まりの株価)、終値(1日の終わりの株価)、高値(1日の株価の最高値)、安値(1日の株価の最低値)の4つの要素を、1本のローソク足から読み取る事ができます。赤色)となり、色で区分けされています。これまでは、テクニカル分析(株式のデータから株価の変動予測する手法)の指標として幅広く用いられてきました。ニューラルネットワークを用いた予測に関しても似たようなものは多々あります。この研究は、これまでの”株の売買情報”や”ニュース”などに焦点を当てた予測とは異なり、”ローソク足”を分析対象とした予測を行い、作成したモデルを用いて他株式の予測を試みています。具体的には、ローソク足の色分けを利用し、画像データとして”深層学習”を用いて予測を試みる新しい手法を紹介しています。ローソク足を画像データとして捉える株式価格の予測は市場の様々な環境や状況から影響を受けるため、非常に困難な課題の一つです。本稿では、株式市場のデータをローソク足の画像へと変換を行い、それらローソク足の画像データを訓練データとして、CNNを用いて深層学習を行っています。ローソク足は色によって示されるので、画像解析により識別する事ができ、学習させたモデルを用いて直近の株価が上昇or下降の2値に分類して予測する事が可能です。ローソク足を画像として解析するこの手法は、株式市場の未来予測の精度をより高めると考えられています。台湾50社、インドネシア10社をそれぞれ株式の成長度合い上位から選び、それらをロウソク足に変換しいくつかのモデルに学習させて予測を行っています。学習全体の模式図は以下のようになります。APIから取得し、これらの時系列データを一般的なコンピュータグラフィック手法を用いてローソク足の画像に変換します。technique)”という、ある決まった小領域をピクセルごとに移動させながら特定の領域を抽出する物体検出技術の一つを用いてロウソク足の画像の色から、画像内の陽線と陰線を判別しつつ、予測に必要な画像データを取得していきます。上記のような一定期間のローソク足の画像を多数集め、これを元に陽線(赤)と陰線(緑)の割合を分析したものを学習データとして使用します。Net,CNNモデル,の5つに学習させ、それぞれ予測を行い最適なモデルを選択していきます。これにより、指定した一定期間の株価を上昇or下降の2値に分類して予測する事が可能になります。台湾50社から得られた株価の学習データを用いて訓練データを予測したものについて、精度が最も高かったものはCNNモデルによる90%でした。インドネシア10社から得られた株価のデータについても、CNNモデルが最も高い精度で91.5%でした。この結果から、CNNモデルが最適な学習モデルとして採用できます。CNNモデルを使って、Samsung,Apple,GEの3社の直近の株価を予測し、精度[%]を算出したものが以下の表にまとめてあります。いずれも3ヶ月間の運用を行えば、90%以上の精度で株価の上昇or下降を予測する事ができています。運用期間が長ければ長いほど、より正確な予測が行える事が分かります。5.今後の展望この研究では、台湾とインドネシアから合わせて60社のデータを元に株式市場を予測しています。大まかな流れとして、はじめに必要なデータを作成し、次にそれらデータを深層学習させました。将来的には、長い期間の株式市場を学習させたモデルにより、深層学習によって株式市場の隠されたパターンを発見し、その後の変化を予測する事が可能であることがこの研究から見えてきました。今後は、これら研究を活かして、さらに高い予測率を出すことや、多くの人により簡易に扱えることが望まれます。Cnadle”は近い将来、「ユーザーが目標日を設定するだけで、その時点の株価が予測できるようになる」事が期待されています。Cnadle”は以下のサイトからアクセスできます。//140.138.155.216/deepcandle/この記事をシェアするLINE記事の内容等について改善箇所などございましたら、お問い合わせフォームよりAI-SCHOLAR編集部の方にご連絡を頂けますと幸いです。関連記事一覧インフルエンサーマーケティングをもっと効率的に。ぴったりのイ...インフルエンサマーケティングが当たり前となった2019年。Transfer)で医療画像からレポ...今回紹介するのは、医療画像からレポートを生成する研究です。Dee...東京オリンピックにも採用、急速に利用が広がる「顔認証」...低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴ...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...モデルの脆弱性・様々な精度はデータセットの「粒度」でわ...深層学習×マルチモーダル。マルチモーダル学習で未来が広...MuZeroの衝撃。Dee...低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴ...Googleが公開した自然言語処理の最新技術、BERT...MuZeroの衝撃。お取り扱いについて株式会社wevnal(以下「当社」といいます。)は、AI-SCHOLAR(以下「本サイト」といいます。)をご利用になる方(以下「ユーザー」といいます。)を遵守すると共に、以下のプライバシーポリシー(以下「本プライバシーポリシー」といいます。)に従い、適切に取り扱うものとします。本プライバシーポリシーにおいて、個人情報とは、生存する個人に関する情報であって、当該情報に含まれる氏名、生年月日その他の記述等により特定の個人を識別することができるもの(他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるものを含みます。)を意味するものとします。当社は、ユーザーの個人情報を、以下の目的で利用いたします。当社は、ユーザーの同意を得て、以下の提供先に、以下の提供情報内容を以下の手段又は方法で提供することがあります。(1)提供先について登録ユーザーが本サイトにおいて資料の請求、閲覧もしくはダウンロードする場合、その資料の提供元である本サイト掲載企業(当該提供元企業から委託を受けた者を含みます。所属企業ではなく、企業に所属する個人が提供元である場合もあります。)に、以下の情報が提供されます。電磁的な方法による送信また、次に掲げる場合は、関係法令に反しない範囲で、ユーザーの同意なく個人情報を第三者に提供することがあります。一部または全部を外部委託することがあります。委託先における個人情報の取扱いについては当社が責任を負います。当社は、個人を特定できないよう加工した統計データを作成することがあります。当社は、統計データを何ら制限なく利用することができるものとします。して、ユーザーご本人に限り、個人情報の開示、訂正、追加または削除、利用停止、ならびに第三者への提供の停止(以下「個人情報の開示等」といいます)を求めることができるものとします。以下の場合は個人情報の変更等に応じないことがあります。他の法令に違反することとなる場合また、当該個人情報の変更等に多額の費用を要する場合、その他の、個人情報の開示等を行うことが困難な場合であって、ユーザーの権利・利益を保護するため必要なこれに代わるべき措置をとるときは、個人情報の変更等に応じないことがあります。当社サービスは、Cookie及びこれに類する技術を利用することがあります。これらの技術は、当社による当社サービスの利用状況等の把握に役立ち、サービス向上に資するものです。Cookieを無効化されたいユーザーは、ウェブブラウザの設定を変更することによりCookieを無効化することができます。Cookieを無効化すると、当社サービスの一部の機能をご利用いただけなくなる場合があります。当社は、法令等の定めがある場合を除き、必要に応じて、本プライバシーポリシーを変更することができるものとします。プライバシーマークに関して当社は、プライバシーマークの認証を取得しています。パスワードをお忘れの。