ティックデータを用いたニュースと株価との関連性分析
Analyzing The Relationship between News and The Tokyo Stock
Exchange Using Intraday Price Data
五島圭一 1∗ 高橋大志 2 寺野隆雄 1
Keiichi Goshima 1
Hiroshi Takahashi2
Takao Terano1
東京工業大学 大学院総合理工学研究科
Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology2
慶應義塾大学 大学院経営管理研究科
2
Graduate School of Business Administration, Keio University
1

1

Abstract: This paper studies the relationship between news and the Tokyo Stock Exchange using
intraday price data. Our mainfinding is that news information almost reflects on stock prices
within one second.

1

はじめに増益・増配・M&A・増配・株式分割・自社株買いな
どのニュースに対してマーケットがどのように反応するかについて，数多くの実証研究がなされてきた [1]．
また，日々発信されるニュースがどのくらい株価変動（リターンの絶対値・ボラティリティ）を説明できるかについて，数多く検証されてきた．近年では，これらニュースの分析に，テキストマイニングが取り入れられている．ニュースをテキストマイニングすることでその内容を評価し，マーケットの反応を観測するアプ
ローチがなされている．これまで観測が難しかったイベントを分析したり，ニュースの頻度だけでなく，テキストのポジネガ度合いを定量化することで，投資家のセンチメントと関連付けたり，テキスト情報を用いた様々な研究報告がある [2]．これら先行研究は日次単位での分析が多いことから，本研究では秒単位での分析を行う．
ニュースが資産価格に影響を与える新しい情報を有していれば，それらのニュースの配信を受けて、価格が変化する可能性がある．一方，既に織り込まれた情報であれば，ニュースは価格に影響を与えない可能性がある．また，ニュースが何も情報をもたないのであれば，ニュースと価格との関連性が見られない可能性がある．本研究では，2009 年から 2010 年の 2 年間に焦点をあて，ニュースデータをテキストマイニングすることで，ニュースのポジネガを定量化し，ティック∗ 連絡先：

東京工業大学大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻〒 226-8502 神奈川県横浜市緑区長津田町 4259-J2-1705
E-mail: goshima.k.aa@m.titech.ac.jp

データを用いることで，秒単位でのニュース記事と日本株式市場との関連性の分析を試みる．次章は，本分析で用いるデータに触れ，3 章では分析方法，4 章では分析結果を記す．5 章は，まとめである．

2データ

2.1

マーケットデータ・ニュースデータ

本研究では，個別銘柄の株価データについて，Thomson Reuter Datastrem から，ティックデータを用いた．
ニュースデータについては，ロイターニュースを用いた．
ロイターニュースは，世界で最も広く知られたニュース提供会社の一つであるトムソンロイター社が配信しているニュースである．本研究では，日本証券市場に関するニュース記事を分析対象とし，ニュース記事の本文を利用した．また，タグ情報については，ニュース記事の発信日時とニュースと関連する企業の証券コードを利用した．

3

分析方法

3.1

分析手順について

ここでは，本研究の分析手順を記述する．はじめに，過去の株価データとニュース記事を基に，ニュース記事にポジネガスコア（ポジティブあるいはネガティブの度合いを表す値）の付与を行った [3]．スコアが付与されたニュース記事を対象として，スコアの値が z0.975を超えたニュース記事を Positive なニュースとして，−z0.975 を下回ったニュース記事を Negative なニュースとして分類した．どちらにも分類されないニュースは，Neutral に分類した．本分析の前処理として，ロイターニュースについて，第一報のニュースのみを分析対象とするため，再送記事と訂正記事について分析対象外とし，さらに，ニュース記事のテキスト情報に注目したため，決算情報のみのニュース記事についても，分析対象外としている．また，ティックデータによる分析を行うため，営業日において 9 時から 15 時までに配信されたニュース記事のみを分析対象としている．ただし，学習データには全てのニュースを用いている．選別後の各クラスのニュース記事数については，表 1 に示す．のべニュース数とは，一つのニュース記事に複数の証券コードが付随している場合，重複して計数した値である．

図 1: ニュース配信時刻前後の累積株価リターンの推移

5
表 1: のべニュース数

Positive
Neutral
Negative
Total

本研究では，ニュースデータをテキストマイニングすることで，ニュースのポジネガを定量化し，ティックデータを用いることで，秒単位でのニュース記事と日本株式市場との関連性の分析を試みた．分析の結果，ポジティブ及びネガティブに分類されたニュースについては，ニュース配信時から 1 秒以内において株価が大きく変動していることが示された．

ニュース数
859
8,113
634
9,606

次いで，各ニュース配信時刻付近において関連する銘柄の株価リターンを算出し，三分割したクラスごとに集計する．ニュース配信付近のリターンとして，１時間前から 1 時間後まで 10 分間隔で計算する．加えて，ニュース配信時刻 1 秒前から 1 秒後までのリターンも計算する．

4まとめ

分析結果

表 2 と図 1 は，ニュース配信時刻付近の各クラスの累積平均株価リターンをまとめたものである．分析結果を見ると，全体の傾向として，ニュース配信時刻 1秒前から 1 秒後までに大きく変動していることがわかる．また，ニュースが配信される前から，ポジティブなニュース記事はプラスに，ネガティブなニュース記
事はマイナスに累積平均株価リターンが徐々に，変動していることが見て取れる．

参考文献[1] Campbell, J. Y., A. W. Lo, and A. C. MacKinlay.: The Econometrics of Financial Markets,Princeton University Press (1997). 祝迫・大橋・中村・本多・和田訳: ファイナンスのための計量分析, 共立出版 (2003).
[2] Kearney, C. and Liu,S. : Textual Sentiment in Finance : A Survey of Methods and Models, International Review of Financial Analysis, Vol. 33,
pp. 171-185 (2014).
[3] 五島圭一・高橋大志：株価を用いたニュース記事
評価に関する研究，日本ファイナンス学会予稿集(2015)．

表 2: ニュース配信時刻前後の累積株価リターン
分Positive
Neutral
Negative

-50
0.2 ％
0.1 ％
-0.2 ％

-40
0.4 ％
0.1 ％
-0.3 ％

-30
0.6 ％
0.2 ％
-0.5 ％

-20
0.9 ％
0.3 ％
-0.7 ％

-10
1.4 ％
0.5 ％
-1.2 ％

-1/60
1.7 ％
0.6 ％
-1.6 ％

1/60
4.8 ％
0.9 ％
-4.4 ％

10
4.9 ％
0.9 ％
-4.5 ％

20
4.8 ％
1.0 ％
-4.4 ％

30
4.9 ％
0.9 ％
-4.4 ％

404.8 ％
0.9 ％
-4.4 ％

50
4.8 ％
0.9 ％
-4.3 ％

60
4.8 ％
0.9 ％
-4.3 ％