JP6861437B2 - 取引市場予測システム、取引市場予測方法、および取引市場予測プログラム - Google Patents
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Description
4 演算処理装置(コンピュータの一例)
21 銘柄選択部
22 入力データ取得部
23−1〜23−N 銘柄時系列特徴抽出ユニット
24 共通予測ユニット
25 取引時間内学習処理部
26 オフライン学習処理部
Claims (7)
- 複数の銘柄を選択する銘柄選択部と、
選択された前記複数の銘柄のそれぞれの正規化された履歴データを入力データとして前段ニューラルネットワークで、選択された前記複数の銘柄のそれぞれの時系列特徴ベクトルを出力データとして計算する複数の銘柄時系列特徴抽出ユニットと、
前記複数の銘柄時系列特徴抽出ユニットの前記時系列特徴ベクトルを連結したベクトルを入力データとして後段ニューラルネットワークで、選択された前記複数の銘柄のそれぞれの予測データを出力データとして計算する共通予測ユニットと、
を備えることを特徴とする取引市場予測システム。 - 取引時間内に前記前段ニューラルネットワークおよび前記後段ニューラルネットワークの機械学習を行う取引時間内学習処理部と、
予測すべき前記複数の銘柄に変更があった場合に、前記前段ニューラルネットワークおよび前記後段ニューラルネットワークの機械学習を行うオフライン学習処理部と
をさらに備えることを特徴とする請求項1記載の取引市場予測システム。 - 前記銘柄時系列特徴抽出ユニットは、当該銘柄時系列特徴抽出ユニットの前段ニューラルネットワークのパラメータを所定の記憶装置に記憶し、
前記銘柄選択部により選択された銘柄の前記銘柄時系列特徴抽出ユニットは、当該銘柄時系列特徴抽出ユニットの前段ニューラルネットワークのパラメータを前記所定の記憶装置から読み出し、読み出したパラメータで、当該銘柄時系列特徴抽出ユニットの前段ニューラルネットワークのパラメータを初期化し、
前記オフライン学習処理部は、当該銘柄時系列特徴抽出ユニットの前段ニューラルネットワークのパラメータの初期化後、前記前段ニューラルネットワークおよび前記後段ニューラルネットワークの機械学習を行うこと、
を特徴とする請求項2記載の取引市場予測システム。 - 前記前段ニューラルネットワークは、それぞれ、畳み込みニューラルネットワークまたはリカレントニューラルネットワークであり、
前記後段ニューラルネットワークは、畳み込みニューラルネットワークまたはリカレントニューラルネットワークであること、
を特徴とする請求項1から請求項3のうちのいずれか1項記載の取引市場予測システム。 - 前記履歴データは、銘柄ごとに、複数時間帯の取引関連データを含み、
前記取引関連データは、ある時間帯の始値、終値、高値、安値、売り気配値リスト、および買い気配値リストを含むこと、
を特徴とする請求項1から請求項4のうちのいずれか1項記載の取引市場予測システム。 - 複数の銘柄を選択するステップと、
複数の銘柄時系列特徴抽出ユニットにおいて、選択された前記複数の銘柄のそれぞれの正規化された履歴データを入力データとして前段ニューラルネットワークで、選択された前記複数の銘柄のそれぞれの時系列特徴ベクトルを出力データとして計算するステップと、
前記複数の銘柄時系列特徴抽出ユニットの前記時系列特徴ベクトルを連結したベクトルを入力データとして後段ニューラルネットワークで、選択された前記複数の銘柄のそれぞれの予測データを出力データとして計算するステップと、
を備えることを特徴とする取引市場予測方法。 - コンピュータを、
複数の銘柄を選択する銘柄選択部、
選択された前記複数の銘柄のそれぞれの正規化された履歴データを入力データとして前段ニューラルネットワークで、選択された前記複数の銘柄のそれぞれの時系列特徴ベクトルを出力データとして計算する複数の銘柄時系列特徴抽出ユニット、および
前記複数の銘柄時系列特徴抽出ユニットの前記時系列特徴ベクトルを連結したベクトルを入力データとして後段ニューラルネットワークで、選択された前記複数の銘柄のそれぞれの予測データを出力データとして計算する共通予測ユニット
として機能させる取引市場予測プログラム。
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