進化論的手法を用いた金融データの予測(予測技術の信頼性)

• 伊庭 斉志

  東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻

書誌事項

タイトル別名

• Financial Data Prediction by means of Evolutionary Computation(Forecasting Technology and its Reliability)
• 進化論的手法を用いた金融データの予測
• シンカロンテキ シュホウ オ モチイタ キンユウ データ ノ ヨソク

抄録

進化型計算を用いた金融データ予測の研究が近年盛んに行われている.本稿では,遺伝的プログラミング(GP,Genetic Programming)とその拡張手法であるSTROGANOFFを用いて,日経平均株価とオプション価格を予測する研究について説明する.実験の結果,GPとSTOROGANOFFによる予測はおおむね両方のデータにおいて安定した成績を残すことができた.ニューラルネットワークとの比較実験では,ニューラルネットによる探索には山登り法の性質が良く出ているが,最良値はGP系の手法より低く局所値への陥りやすさがしばしば観察された.

収録刊行物

• 日本信頼性学会誌　信頼性

  日本信頼性学会誌　信頼性 28 (7), 471-480, 2006

  日本信頼性学会

キーワード

• 進化型計算
• 遺伝的プログラミング
• 金融データ予測
• オプション価格
• 日経平均株価

詳細情報

• CRID: 1390001204452240128
• NII論文ID: 110005602064
• NII書誌ID: AN10540883
• DOI: 10.11348/reajshinrai.28.7_471
• ISSN: 24242543
• ISSN: 09192697
• NDL書誌ID: 8584508
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I8584508
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可