(57)【要約】【課題】株価変動予測へのニューラルネットワークの応用方法【解決手段】ニューラルネットワークのＢＰ法の学習方法で、教師値データの一括・全学習から、教師値データを時間系列からみて古いデータから新しいデータ順にいちデータいちＢＰ法多層ニューラルネットワークで学習させ、その結果の重み（荷重値）を次のデータ・次のＢＰ法多層ニューラルネットワークネットに継承し、データの日数−１だけのＢＰ法多層ニューラルネットワークを直列につないだニューラルネットワークを構成することによって学習・計算することで株価の変動を予測しょうとするものです。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューラルネットワークの内、バックプロパーゲーション法（ＢＰ法）を用いて、その学習を古いデータ順に、一段ずつ学習し（一日のデータは一段のＢＰ多層ニューラルネットワークによる学習）、その学習による、重み（荷重）を次の段のＢＰ法多層ニューラルネットワークに継承し、データ日数−１だけのＢＰ法多層ニューラルネットワークを直列に構成し、最近のデータほど重要視する学習を行わせる実施例のように、ＢＰ法多層ニューラルネットワークを多段直列に、かつ時系列的に見て旧から新へと学習させるニューラルネットワークにより株価予測を行うもの。
【請求項２】
日本の株価における先行指標となるニュヨークダウ平均、ナスダック平均株価を入力要素・出力要素に含むニューラルネットワーク。
【請求項３】
同様な手法をとりうる商品先物市場への応用
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
ニューラルネットワークについては、たくさんの著作が発行されていますが、極簡単にその内容について説明致します。ＭｃＣｕｌｌｏｃｈとＰｉｔｔｓが１９４３年に脳の神経細胞の単純な数学モデルを提唱したことにより、始まり、１９８６年Ｒｕｍｅｌｈａｒｔらにより、誤差伝搬学習法（ＢＰ法、バックプロパーゲーション法）が提案された。ＢＰ法は従来複数の教師値を一度に、同時に学習し、その学習結果から、パターン分類・識別・関数近似等を含む写像関係に応用されてきました。ＢＰ法のプログラムも又、多くの著作に発表されています。教師値を時系列的に見て直列に学習し、過去から前日までの株価・指標の終値を教師値にし、ＢＰ法多層ニューラルネットワークを当日の株価の変動予測に応用しようとするものです。
【０００２】
【発明の実施の形態】
図１のフローチャートに示すようにＢＰ法多層ニューラルネットワークで、古い日より新しい日順に並べられたデータを、一日ずつＢＰ法多層ニューラルネットワークで学習し、重み（荷重）を次のＢＰ法多層ニューラルネットワークに継承する。
同様にして、順次学習し、指定した日より、予想値と現実値とを出力し、入力データが終わるまで繰り返す。すなわちＢＰ法多層ニューラルネットワークを多段・直列に繋ぎ学習・計算する。次に実施した一例を示す。
入力データ
ニューヨークダウ平均株価、ナスダック平均株価、日経平均株価、東証平均株価、日本の各業界を代表する１〜２社をピックアップした各会社株価の計約１００の指標・株価
【０００３】
入力データの前処理
各指標・各株価の一年ないし２年間の各最高値を参考にして、各最高値を設定し、それを１．０とし、１．０〜０．０の間の実数値に変換
【０００４】
ニューラルネットワークの詳細と計算手順
４層のＢＰ法とし、入力層  要素数１００、出力層  要素数１００。
ＢＰ法多層ニューラルネットワークの（Ｊ−１）段の直列のネットワーク構成とする。
【０００５】
ある基準日のＪ日前のデータを入力値とし、（Ｊ−１）日前のデータを教師値に、重みｗ（ｏ）（ｐ）を初期化し、一段目のＢＰネットで学習し、この重みｗ（ｏ）（ｐ）を次段のＢＰ法多層ニューラルネットワークに継承し、次段のＢＰ法多層ニューラルネットワークの入力値は（Ｊ−１）日前のデータ、教師値は（ｊ−２）日前のデータとする。これを順次一日づつずらし、入力値等とし、（Ｊ−１）段学習する。つまり最近のデータほど重要視する学習を行う。（一日のデータを一段のＢＰ法多層ニューラルネットで学習）
【０００６】
Ｋ段学習を終了したとき、（Ｊ−Ｋ−１）日前のデータを入力値とし、学習結果の計算を行う。
【０００７】
学習結果と（Ｊ−Ｋ−２）日前のデータと照合する。次に（Ｊ−Ｋ−２）日前のデータを教師値として学習する。
【０００８】
（Ｊ−Ｋ−３）日前のデータを入力値に、学習結果の計算を行う。この結果と（Ｊ−Ｋ−４）日前のデータとの照合を行う。
【０００９】
以上を順次基準日まで計算する。
【００１０】
【発明の効果】
一計算例として、２００２年５月１３日〜２００３年５月１６日までの２５１日（＝Ｊ）のデータ、中間第一層要素数１７、中間第２層要素数１７、Ｋ＝２００日の時、２０１日の学習で、４９×１００組の予想値と現実値との平均相関係数は０．９９４７４６で、２４９日の学習で、１００組の予想値と現実値との相関係数は０．９９７５６２でした。つまり２４９日の学習結果で誤差は０．２５％以内であり、株価変動予測に対して十分実用に供しうるということになります。（表３参照）
【００１１】
【計算に使用した指標・銘柄】
ニューヨークダウ平均、ナスダック平均株価、日経平均株価、ｔｏｐｉｘ、日本水産、帝国石油、清水建設、鹿島、積水ハウス、日清製粉、明治製菓、明治乳業、アサヒビール、キリンビール、キッコーマン、味の素、ニチレイ、ＪＴ、カネボウ、東レ、旭化成、王子製紙、日本ユニバック、三菱化学、東ソー、電気化学工業、信越化学工業、花王、三共、武田薬品、テルモ、トレンドマイクロ、富士写真フイルム、資生堂、新日本石油、昭和シェル、横浜ゴム、ブリヂストン、旭硝子、ＴＯＴＯ、日本ガイシ、新日本製鐵、日本軽金属、三菱マテリアル、住友電気工業、フジクラ、東洋製罐、コマツ、クボタ、ダイキン、ＮＴＮ、ミネベア、日立製作所、東芝、三菱電機、ＮＥＣ、松下電器、シャープ、ソニー、ＴＤＫ、アドバンテスト、デンソー、ＹＵＡＳＡ、ファナック、京セラ、松下電工、三菱重工業、石川播磨重工業、日本車輌製作、トヨタ自動車、ホンダ、ニコン、キャノン、リコー、大日本印刷、伊藤忠商事、三菱商事、セブンイレブン、イトーヨーカー、三菱東京銀行、日本信販、大和証券、野村ホールディング、三菱地所、東武鉄道、東京急行、東日本旅客、日本通運、ヤマト運輸、日本郵船、日本電信電話、ＮＴＴドコモ、東京電力、東京ガス、東映、ＮＴＴデータ、セコム、日立造船、東京エレクトロン、全日本空輸、
計算に使用した２５１日間（２００２年５月１３日〜２００３年５月１６日）の終値データで、計算に使用する加工前の生のデータを示す表である。最初の１００個のデータは各指数・銘柄の最大値を表す。
【００１２】
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【００１３】
ＢＰ法多層ニューラルネットワークで学習・計算した結果を示す表である。Ｊは２５１日間を示す。Ｋは２００日間予測せずに、学習のみ行う日数を示す。それ以後は予測値と現実値を出力し、データが終わるまで学習・計算・出力したものである。
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【００１４】
ＢＰ法多層ニューラルネットワークで学習・計算した結果を、相関係数・予想値・現実値・標準偏差等を計算・整理した表である。ｉ＝０は２０１日目の計算結果で、ｘは予想値を、ｙは現実値を、ｚは予想値／現実値を表す。ｍｅａｎはそれぞれの平均値を表わす。ｓｉｇｍａはそれぞれの標準偏差を表す。ｅｍ＿ｘｙはｘとｙとの共分散を表す。ｃｏ＿ｃｏｆｆはｘとｙとの相関係数を表す。ｉの表示がない部分は４９日間の全体の平均等を表す。
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【図面の簡単な説明】
【図  １】計算のフローチャートを示す図である。
【図１】
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