JP2022126117A - 予測装置、予測方法、予測プログラムおよび、学習装置 - Google Patents
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Abstract
Description
このような構成とすることで、チャート画像を入力することで、簡単に精度よく金融商品の将来価格の予測値が得られる。また、チャート画像を基にした分析結果が得られるため、ユーザは、チャート画像のどの特徴部分に注目して金融商品の将来価格を予測すればよいのか、投資スキルを身に付けるのに効果的なインターフェイスを提供することができる。
このような構成とすることで、類型データを精度よく特定することができる。
このような構成とすることで、特に重視されるトレンド要素に基づいて画像処理することができる。
このような構成とすることで、非トレンド要素を補正処理することで、その後の画像処理に係るハードウェア資源の負担を低減することができる。
このような構成とすることで、時間軸を画像認識により簡単に入力することができる。
このような構成とすることで、株式銘柄や為替など、予測に必要な情報を画像認識により簡単に入力することができる。
このような構成とすることで、チャート画像の類型データにより機械学習され、予測精度を向上させることができる。
このような構成とすることで、精度よく予測対象画像のトレンド要素を特定可能な学習済モデルを生成することができる。
このような構成とすることで、類型データの類型度が低い場合であっても、異なる学習済モデルを用いることでより高い類型度の類型データを出力することができる。
このような構成とすることで、金融商品の価格変動に寄与する情報を分析し、より高精度な価格変動の傾向を分析可能な機械学習済モデルを生成することができる。
画像処理手段202は、予測対象画像DB53に格納された予測対象画像データにおける予測対象画像に対し補正処理を実行し、予測対象画像を更新し、予測対象画像DB53に格納する(ステップS82)。
出力手段203は、予測対象画像DB53に格納された予測対象画像データを特定モデルに入力することで、類型データを特定し、出力する(ステップS83)。このとき、特定モデルは、予測対象画像データに含まれる銘柄、期間などに応じて決定される。また、出力手段203は、入力する予測対象画像と、出力する類型データと、の類型度を出力することができ、類型度が所定値以下の場合、異なる特定モデルに予測対象画像を入力することができる。
予測手段204は、特定モデルにより特定された類型データに基づいて、当該類型データの将来価格を、予測する金融商品の将来価格の予測値として出力する(ステップS84)。また、予測手段204は、類型データに基づいて、当該類型データより所定期間経過後の金融商品の価格を取得し、予測値として出力してもよい。
2 予測装置
21 演算装置(CPU)
22 主記憶装置(RAM)
23 補助記憶装置
24 通信装置
25 通信バス
26 オペレーティングシステム(OS)
27 予測プログラム
201 画像取得手段
202 画像処理手段
203 出力手段
204 予測手段
205 学習手段
3 金融商品取引システム
4 ユーザ端末
401 入力手段
402 出力手段
403 取引手段
5 記憶部
51 教師データDB
52 モデルDB
53 予測対象画像DB
54 結果DB
6 学習装置
601 学習手段
Claims (13)
- 金融商品の価格変動を示すチャート画像を分析し、前記金融商品の将来価格を予測する予測装置であって、
前記将来価格の予測対象とする予測対象画像を取得する画像取得手段と、
前記予測対象画像を学習済モデルに入力し、前記学習済モデルより前記予測対象画像に含まれるチャートの類型となる類型データを出力する出力手段と、
前記類型データより所定期間経過後の価格に基づいて、前記将来価格の予測値を出力する予測手段と、を備える、予測装置。 - 前記予測対象画像における価格変動のトレンドを示すトレンド要素を特定し、特定された前記トレンド要素に基づいて前記予測対象画像に対して補正処理を実行する画像処理手段を備える、請求項1に記載の予測装置。
- 前記トレンド要素は、前記価格変動の極値を含み、
前記補正処理は、少なくとも2以上の前記極値を含む直線を付与する処理を含む、請求項2に記載の予測装置。 - 前記画像処理手段は、前記予測対象画像における価格変動が所定値以下となる非トレンド要素を特定し、特定された前記非トレンド要素に基づいて前記予測対象画像に対して補正処理を実行する、請求項2又は請求項3に記載の予測装置。
- 前記予測対象画像は、時間軸を含むチャート画像である、請求項1~請求項4の何れかに記載の予測装置。
- 前記予測対象画像は、株式銘柄または通貨ペアを示す情報を含むチャート画像である、請求項1~請求項5の何れかに記載の予測装置。
- 前記類型データは、過去の類型チャート画像であって、
前記学習済モデルは、前記類型チャート画像と、前記類型チャート画像より所定期間経過後の価格と、を含むデータセットにより機械学習される、請求項1~請求項6の何れかに記載の予測装置。 - 前記データセットは、前記補正処理と同様の処理を実行した過去の類型チャート画像を含む、請求項7に記載の予測装置。
- 前記出力手段は、異なる株式銘柄であって、業種が共通する類型チャート画像を前記データセットとして機械学習された学習済モデルを、前記予測対象画像を入力する学習済モデルとして決定する、請求項7又は請求項8に記載の予測装置。
- 前記金融商品の種別が株式銘柄である前記データセットは、前記株式銘柄を発行する企業が所定期間において発信する、決算情報、業績予想情報、プレスリリース情報、知的財産情報、ESGスコア情報から選択される1以上の情報に関する発信数を含む、請求項1~請求項9の何れかに記載の予測装置。
- 金融商品の価格変動を示すチャート画像を分析し、前記金融商品の将来価格を予測する予測方法であって、
前記将来価格の予測対象とする予測対象画像を取得する画像取得ステップと、
前記予測対象画像を学習済モデルに入力し、前記学習済モデルより前記予測対象画像に含まれるチャートの類型となる類型データを出力する出力ステップと、
前記類型データより所定期間経過後の価格に基づいて、前記将来価格の予測値を出力する予測ステップと、をコンピュータが実行する予測方法。 - 金融商品の価格変動を示すチャート画像を分析し、前記金融商品の将来価格を予測する予測プログラムであって、
コンピュータを、前記将来価格の予測対象とする予測対象画像を取得する画像取得手段と、
前記予測対象画像を学習済モデルに入力し、前記学習済モデルより前記予測対象画像に含まれるチャートの類型となる類型データを出力する出力手段と、
前記類型データより所定期間経過後の価格に基づいて、前記将来価格の予測値を出力する予測手段と、として機能させる予測プログラム。 - 金融商品の価格変動を示すチャート画像を分析し、前記金融商品の将来価格を予測するための機械学習済モデルを生成する学習装置であって、
過去の類型チャート画像と、前記類型チャート画像より所定期間経過後の価格と、を含むデータセットにより機械学習済モデルを生成する学習手段を備え、
前記学習済モデルは、前記将来価格の予測対象とする予測対象画像を入力とし、前記予測対象画像に含まれるチャートの類型となる前記過去の類型チャート画像を出力する、学習装置。
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