遺伝的アルゴリズムを株価予測に応用する

1. 遺伝的アルゴリズムによる
掲示板への書き込み分析

2. 遺伝的アルゴリズムとは
自然生物界において種々の生物が
進化や不要な部分を退化させる、
など改造によって
生存競争を勝ち抜くことを繰り返した結果、
より優れた種が繁栄する仕組みを
機械学習で模倣した手法。

3. 上昇したとき、その前の期間中によく見られる
単語の連なりを感知させる個体を、5000体、
下落したとき、その前の期間中によく見られる
単語の連なりを感知させる個体を、5000体、
それぞれ用意して遺伝的アルゴリズムによる学習をさせる。
学習結果、上記の上昇、下落、それぞれ成績上位１０％を使用して
未来の上昇、下落を予測する。
遺伝的アルゴリズムによる
株価の予想方法

4. 運用例
日付 株価得点 上昇判断
個体数
下落判断
個体数
6月15日 3.15519 322 53
6月16日 1.15444 315 59
6月17日 -0.3452 125 293
6月18日 -5.4932 103 312
6月19日 0.005 412 233
6月22日 1.0045 388 218
 株価は未来予想のため、ある程度の期間の株価を正規化して合計値
を採って株価得点と呼称しています。
 上昇判断個体数、下落判断個体数はそれぞれ５００体のうち、何体が
上昇、下落と判断を下したかを表しています。

5. 個体の判断の見方
判断を下した個体数の急な増減に着目する。
• 上昇判断個体数においては、6月15日と6月16日は320+αだったが株価得点
が下がった6月17日は125まで判断した個体数が急減している。
• 反対に下落判断個体数は6月17日に50台から293に急上昇している。
• 6月19日の反転において、上昇判断個体数は急増したが下落判断個体数は
ほどほどに減っただけ。これは株価得点が下がる期待は変わらないが上が
る期待が急増していることを表している。
以下の４つのパターンで上がる、下がるの予想が可能
• 上昇個体数の急増で上がることを予想
• 上昇個体数の急減で下がることを予想
• 下落個体数の急増で下がることを予想
• 下落個体数の急減で上がることを予想