ヤフーファイナンス掲示板の投稿を用いた
株投資リスク低減のための日経 VI 上昇予測
佐々木 皓大1

諏訪 博彦1,2

小川 祐樹3

梅原 英一4

山下 達雄5

坪内 孝太5

安本 慶一1

概要：近年では，資産運用に株式投資を選択する人が増えている．株式投資において，将来市場の動向を予測することは投資リスク低減のために重要である．投資家が将来の日本市場をどう想定しているかを表す指標として，日経 VI がある．この指標の上昇は，投資家が市場の先行きに不安があることを示し，これを予測することで投資リスクの低減に利用できる可能性がある．一方ソーシャルメディアでは，株式投資に関連した投稿も多くなされている．これらには，投稿者の気持ちや意見が含まれている．そこで本研究
では，ソーシャルメディアの投稿を集約し，そこで議論されている話題の変化を捉え，日経 VI の上昇を予測する手法を検討する．
キーワード：自然言語処理，日経 VI，機械学習，ソーシャルメディア分析

1. はじめに本研究では市場の投資リスクを，日経平均株価市場の今
後 1 か月間のボラティリティである日経平均ボラティリ

資産運用に株式投資を選択する人が増えており，楽天証

ティ・インデックス（以下日経 VI と呼ぶ）の上昇と定義し，券が 2020 年 4 月に発表した記事によると，2020 年 3 月の投資リスクの予測問題として定式化を行う．日経 VI の上

月間新規口座開設数が約 16 万を超え，業界最多を更新し昇予測手法について，我々は過去に LDA を使用してソーたことを伝えている．株式投資において，現在の市場を的

シャルメディアから得た文書ベクトルを用いた手法の予測

確に把握し，今後の動向がどうなるのかを予測していくこ

可能性を示唆した [8]．しかしこの研究では長期的な期間とは，超過リターンの最大化や投資リスク低減のためにとの評価が行われていない．そこで本研究では，より長期間ても重要である．

で精度の評価を行う．さらに精度向上を目的とした，予測超過リターンの最大化を達成するための金融商品の値動手法を提案する．ソーシャルメディアの投稿から，短い文

き予測に関する研究は数多く存在する [1], [2], [3], [4]．一書に強い Doc2Vec や長い文書にも有効な BERT を用いて方でリスク低減を目的とした研究では，ポートフォリオ最文書ベクトルを獲得し，獲得した文書ベクトルを日別にま適化問題に取り組んでいる例 [5], [6] や，企業のイベントにとめることで，日次の話題ベクトルを生成する．話題ベク

投資家グループがどのように反応するのかを調査した例 [7]トルと金融時系列データを特徴量として，ロジスティックがある．これらの研究においては証券会社のトレーディン

回帰，ランダムフォレスト，LigthGBM の機械学習手法を

グにおけるリスク分散や上場企業のリスク低減を目的とし組み合わせることにより，日経 VI の上昇予測モデルを構ており，多種多様な銘柄に投資している個人投資家ひとり

築し，精度の比較検討をする．さらに金融時系列は営業日

ひとりが利用するのには適していない．このような問題をのみのデータであるが，ソーシャルメディアは毎日投稿さ解決する方法として，市場の価格変動の大きさ，すなわちれているため休日の情報も取り入れることができる．そこ

ボラティリティに注目することで市場全体に対する投資リで休日明けの営業日を予測する場合は，前日の話題ベクト

スクを判定することによるリスク低減手法を提案する．

ルを特徴量とする休日処理を行う．

1

2. 関連研究23
45

奈良先端科学技術大学院大学
Nara Institute of Science and Technology
理化学研究所 革新知能統合研究センター
RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
立命館大学 Ritsumeikan University
東京都市大学 Tokyo City University
Yahoo!JAPAN 研究所 Yahoo!JAPAN Research

日経 VI の上昇予測について，ソーシャルメディアを用いた手法の予測可能性を示唆している．諏訪ら [8] は，ヤフーファイナンス掲示板の投稿を LDA を用いてトピック

1

に本研究では上昇のみを考慮するため，α は正とする．

を獲得し，日経平均 VI の上昇予測に用いている．
彼らは，投稿を形態素解析で形態素に分割し，LDA を

次に閾値を超えるまでの猶予日数を定義する．これを設用いて各文書における 100 種のトピックに所属する確率を定する理由は，急激に大幅な上昇をする場合と，緩やかに獲得した．この獲得したベクトルを日別にまとめ機械学習

大幅な上昇をするときの両方を考慮するためである．ここ

モデルの入力としてる．そして日経平均 VI の 2σ 以上上で定数 d が与えられたときの t 日目の翌日から d 日目の時

昇とその他の 2 値分類問題を設定し，ロジスティック回帰

間窓を [t + 1, t+d] とするとき，時間窓内の日経 VI の最大およびランダムフォレストでモデルを作成，結果としてロ値は以下となる．

ジスティック回帰を用いたモデルにおいて 2014 年 11 月

vtd = max{v[t+1,t+d] }17 日から 2016 年 6 月 29 日の 395 営業日で評価したところ，Precision，Recall ともに 0.45 の精度を得ている．さらに佐々木ら [9] は，諏訪ら [8] の提案した手法の有効性を評価するため，イントラデイデータの価格情報に基づいた
日経平均オプション取引の売買シミュレーションを開発し制約条件として d は 1 以上の整数とする．例えば d = 1 のときの時間窓は 1 営業日である．このとき時間窓 d における日経 VI の最大差分 mt は，

mt = vtd − vt

た．その結果，諏訪ら [8] の手法の有効な可能性を示唆した．しかしこの評価期間の日本市場は上昇トレンドであったため，評価期間を延ばして評価する必要性がある．また彼らは予測精度の向上を課題にあげている．そこで本研究では近年発展している自然言語処理の分散表現獲得技術と(5)と表せる．よって投資リスク r は閾値 α と，時間窓 d における日経 VI の最大差分 mt が与えられたとき，以下のよう
に示せる．

(
r=

機械学習手法を組み合わせて比較検討を行う．

3. 問題設定(4)1(mt ≥ α )0(mt < α )(6)

このリスクの解釈は，今後の d 日間に日経 VI の 1 日差分

市場の荒れ具合を知ることは，投資のリスクを減らすう
えで重要な要素のひとつである．市場の荒れ具合は，価格が iσ 以上上昇する日である．日経 VI の 1 日差分を図 1 に示す．

変動の変動率 (ボラティリティ) で測ることができる．日
本の市場では，日本経済新聞社が日経平均オプションのプ
レミアムから算出している日経平均ボラティリティ・イン
デックス (日経 VI) があり，30 日後のボラティリティを表す指数である [10]．日経 VI はリーマンショックが起こった 2008 年 10 月に 92.03，東日本大震災が起こった 2011 年

3 月は 69.88 を記録している．市場が最も不安定な時に最高水準に達するため，日経 VI は恐怖指数とも呼ばれている．そこで本研究では，投資リスク r を日経 VI の大幅な上昇と定義し，定式化を行う．

図 1: 日経 VI の 1 日差分

まず日経 VI の大幅な上昇を定義する．vt は t 日目の日
経 VI とする．ここで t ∈ 1, 2, · · · , T であり，T は実験期間
中の営業日の日数であるとき，日経 VI の 1 日差分 xt は

xt = vt+1 − vt

なお本研究では 1 週間が 5 営業日であることから，時間窓の定数 d = 5 とする．さらに日経 VI の大幅な上昇と判定するための閾値は先行研究 [8] と同値にするため i = 2 とす

(1)る．2012 年 11 月 26 日から 2020 年 9 月 30 日までの 1915と表すことができる．このとき日経 VI の 1 日差分の標準日の中でこの定義に当てはまる日数は，287 日であり全体偏差は以下である．

の 14.98%に該当する．

vuu 1 T −1σ =t
∑ (xk − x̄)2
T − 1 k=0

4. 日経 VI 上昇予測手法(2)
4.1 概要日経 VI の大幅な上昇と判定するための閾値 α を標準偏差σ を用いて，
α = iσ(3)と定義する．制約条件として，i は正の実数とする．さら日経 VI 上昇予測モデルについての概要について図 2 に示す．最初にソーシャルメディアの投稿から話題を抽出するために，投稿文書に形態素解析を行い，形態素に分割し，言語モデルを用いて形態素に分割した文書から分散表現を獲得する．この分散表現の各次元を話題とする．次に獲2Historical Data

Prediction
rising VIXStock BBS

図 2: 日経 VI 上昇予測モデル概要
図 3: Doc2Vec のモデル構成図

得した話題の分布を日別にまとめ，日次の話題ベクトルを獲得する．ここに金融時系列データを加えて特徴量を作成

素解析には Mecab[17] を使用し，辞書には Neologd[18] をし，機械学習モデルの入力とする．最後に機械学習アルゴ使用する．ソーシャルメディアの分析では，流行りや話

リズムを用いて日経 VI の上昇を予測する．このフローの題の変化を察知することが重要である．よって毎週辞書

詳細を次節から説明する．

を更新し，新規語や固有表現に強い Neologd を使用する．
なお再現性の確保のため，2020 年 5 月 21 日までの更新で4.2 ソーシャルメディアの投稿から話題抽出止めている．抽出する形態素は，名詞，動詞，形容詞でか

最初にソーシャルメディアの投稿から話題を抽出するたつ Subtype が数値，非自立，代名詞，接尾を除くものとす

めに，言語モデルを用いて文書の分散表現を獲得する．先る．さらにストップワードの除去を行う．ストップワード

行研究 [8] では LDA を用いて投稿を 100 種類のトピックのリストは，京都大学が公開している Slothlib のテキストに属する確率を導出している．LDA では単純に単語の出データに「ある，する，ちゃう，ない，なる，やる」を追

現頻度のみを参照しており，文書間の類似度や語順を考慮加したものを使用する．形態素に分けられた投稿を用いてすることで，より独立した話題の獲得ができる可能性があDoc2Vec で各投稿の分散表現を得る．Doc2Vec のベクトル

る．そのため本研究では先行研究 [8] で使用された LDA の数は任意の数を設定できる．この数により文章の分類の精ほかに，文書間の意味の近さが表現され，短い文書に強い度が変わる可能性がある．そのため複数のベクトル数を比Doc2Vec[11] および文書の語順を考慮でき，長い文書にも較する．LDA についても Doc2vec と同様の前処理を行い，有効な BERT[12] を用いる．

複数のベクトル数を比較する．

ニュース記事を対象とした研究では，ニュース記事の内容ではなく，見出しを用いて言語モデルの入力とすること

4.2.2 BERT による話題抽出
BERT モデルの構成図を図 4 に示す．BERT は，多層に重が多い [13], [14]．これはニュースの内容は語彙数が多く，ノイズが発生してしまうことから避けられている．ソー
シャルメディアの投稿においては，内容に荒らしのコメン
ト等がありノイズが多く発生することが予想される．しかし既存の研究 [15] において，荒らしコメントが株価の予測に一定の効果を示すことが報告されているため，本研究では投稿の内容すべてを対象とする．

4.2.1 Doc2Vec による話題抽出
Doc2Vec は ，単 語 か ら 分 散 表 現 へ の 変 換 手 法 で あ る
Word2Vec[16] を文書単位に拡張したものである．Word2Vec
は，単語を任意の数の固定長分散表現に変換することで，単語同士の意味の近さや，単語同士の足し引きを可能としている．Doc2Vec は図 3 に示すように，文書自体も単語ベクトルと同じ空間のベクトルで表現されている．したがって，単語と文書の分散表現が同時に学習される．

Doc2Vec のモデルを構築する前の前処理としてソーシャ
ルメディアの投稿から，URL，HTML，改行コードを除去
し，半角ひらがなおよびカタカナを全角に変換する．さらに全角英数字を半角に変換し，形態素解析を行う．形態

図 4: BERT のモデル構成図

ねた Transformer[19] を用いて文書から分散表現を獲得する
双方向 Transformer モデルである．Transformer は，入力のベクトル列の重み付き和を計算する Self-attention 機構と，

Self-attention の出力を別のベクトルへ変換する隠れ層からなる．Self-attention 機構が各単語に重みづけすることで，予測精度向上を期待する．BERT の学習は Pre-training(事前学習) と Fine-Tuning に分かれている．Pre-training では，教師なしの文書から Masked Language Model(MLM) と Next

Sentence Prediction (NSP) の 2 つのタスクを解き，文書の分3散表現を獲得する．Fine-Tuning では，Pre-training で学習加える．金融時系列の情報を用いた特徴量は以下の通りでした文書の分散表現を初期値の重みとして，最終層に任意ある．

のタスクのラベルが付与された教師あり学習をする．東北大学 乾・鈴木研究室が公開している Pre-training 済みの日
本語 BERT モデルを使う．

BERT モデルから分散表現を獲得するために，前節と同• 日経平均株価の始値• 日経平均株価の始値の 1 日差分，5 日差分

じように前処理を行った後，形態素解析を行う．抽出する• 日経平均株価の始値の 1 日比，5 日比

形態素は語順も対象に入れるため，記号のみを除く．この• 日経平均株価の始値の 2 日間移動平均，5 日間移動平均ベクトルサイズは 768 次元である．本研究では，各文書から得た分散表現を日別にまとめるため，Fine-Tuning を行
わずに Pre-training 済みモデルから得た出力をそのまま用いる．言語モデルから獲得した分散表現を日経 VI 上昇予測の機械学習の入力に用いるための特徴量計算を次節で述• 日経平均株価の始値とその 2 日間移動平均の差，5 日
間移動平均の差• 日経平均株価の始値とその 2 日間移動平均の比，5 日
間移動平均の比べる．

• 日経 VI の始値
4.3 機械学習による日経 VI 上昇予測
獲得した分散表現を日経 VI 上昇予測に用いるために，日• 日経 VI の始値の 1 日差分，5 日差分

別にまとめ日次の話題ベクトルを獲得する．日次予測の理• 日経 VI の始値の 1 日比，5 日比

由は既存研究において，週次や月次よりも良いパフォーマ• 日経 VI の始値の 2 日間移動平均，5 日間移動平均

ンスが得られるとされているためである [20], [21]．日次のまとめる方法は，既存研究 [8], [22] において，日別の各投稿の単純平均を用いているため，本研究においてもこれを適応する．さらに投稿数を加えて特徴量を生成する．ソー
シャルメディアの情報を用いた特徴量は以下の通りである．

• 日経 VI の始値と日経 VI の始値の 2 日間移動平均の差，5 日間移動平均の差• 日経 VI の始値と日経 VI の始値の 2 日間移動平均の比，5 日間移動平均の比• 投稿数

一般に日次ベースの金融商品の予測では，営業日のみを対• 投稿数の 1 日差分，5 日差分

象としている．これは，金融時系列のデータが営業日のみ• 投稿数の 1 日比，5 日比• 投稿数の 2 日間移動平均，5 日間移動平均• 投稿数と投稿数の 2 日間移動平均の差，5 日間移動平均の差• 投稿数と投稿数の 2 日間移動平均の比，5 日間移動平均の比しかないためである．そのため休日に大きなイベントがあったときにこれを予測することは難しい．ソーシャルメ
ディアやニュースは休日や営業日は関係なく投稿されているにもかかわらず，既存研究 [5], [8] において休日の情報は無視されている．休日の情報をうまく組み込むことができれば，予測精度の向上が期待できる．そこで休日明けの営業日を予測するとき，前日のソーシャルメディア情報と，
前営業日の金融時系列の情報を入力として予測する．この
他に休日の情報をを平均化する方法も考えられるが，前日• 話題ベクトルの情報を重要視すること，平均化することによる情報の平• 話題ベクトルの 1 日差分，5 日差分

滑化をしてしまうことを考慮して用いていない．

• 話題ベクトルの 1 日比，5 日比

フォレスト，LightGBM の 3 つを用いて比較を行う．なお• 話題ベクトルの 2 日間移動平均，5 日間移動平均• 話題ベクトルと話題ベクトルの 2 日間移動平均の差，
5 日間移動平均の差• 話題ベクトルと話題ベクトルの 2 日間移動平均の比，

機械学習アルゴリズムはロジスティック回帰，ランダム
正解ラベルは不均衡データであるため正例のデータが極端に少なく，モデルの学習が偏ってしまう可能性が考えられる．そこで学習データの中で負例を減らすダウンサンプリ
ングを行い学習したモデルとダウンサンプリングを行わないモデルとを比較する．

5 日間移動平均の比
さらに日経平均，日経 VI の金融時系列データも特徴量に

4

表 1: 言語モデルと学習アルゴリズムの組み合わせ

Logistic Regression

Random Forest

ダウンサンプリング

なし

7:3

5:5

なし

7:3

5:5

なし

7:3

5:5

LDA

32

64

128

32

64

128

32

64

128

Doc2Vec

32

64

128

32

64

128

32

64

128

BERT

768

Light GBM

768

768

としたときの 4 年分である．時間窓は d = 5 である．

5. 評価実験ソーシャルメディアのデータは，ヤフーファイナンス掲

5.1 実験設定

示板の日経平均株価スレッドを使用した．ヤフーファイナ

一般的な機械学習モデルの評価では，実験期間を 2 分割

ンス掲示板は個別銘柄ごとにスレッドが分かれている．しし，学習と評価の期間に分け検証するホールドアウト法

かし本研究の予測対象である日経 VI は日経平均株価に関や，分割期間の分布の差を考慮するために実験期間を k 分

連した指数であるため，日経平均株価スレッドを対象とす

割し，1 つのサンプルを評価として，残りの (k-1) 個のサン

る．データ収集期間は，2012 年 11 月 26 日から 2020 年 09

プルを学習としてモデルを作成し，これを k 回繰り返した

月 30 日 (2,817 日) で，9,463,957 件だった．日経平均株価

ときの精度の平均で検証する k-fold クロスバリデーション

および日経 VI の時系列データは，JPX データクラウド [23]法などが適応される．

から収集した．金融時系列のデータ収集期間は 2012 年 11

本研究の対象は，時系列のデータであり直近のデータが月 26 日から 2020 年 10 月 7 日 (1920 営業日) まで収集し非常に重要な役割を担う可能性がある．上記の評価方法でた．ソーシャルメディアのデータと若干の誤差があるのはは，学習期間と評価期間が離れてしまう箇所が存在する．

最後の 5 営業日を正解ラベルの計算に使うためであり，実そのため，毎回の評価期間は学習期間の直近の 1 回に固定

験期間はさらに最初の 5 営業日を除いた 2012 年 12 月 3 日

し，これを繰り返すことで評価する．評価方法を図 5 に示から 2020 年 9 月 30 日 (1910 営業日) で，そのうち正解とす．実験期間 T 日のうち，最初の学習量を担保するため定あてはまる日は 288 日あった．検証期間は，2016 年 12 月

14 日から 2020 年 9 月 30 日 (925 営業日) でそのうち正解とあてはまる日は 133 日で，検証期間の 14.37%にあたる．

実験期間

なお日経平均株価および日経 VI の値は始値を用いている．
これは予測モデルが，その日の取引が始まる前に日経 VI
学習期間

評価日

の上昇を判断することを想定しているためである．
言語モデルと予測モデルの組み合わせを表 1 に示す．

１

LDA と Doc2Vec のベクトルサイズは，32，64，128 次元

2

で，BERT は，Pre-training の隠れ層 768 次元で，それぞれ

3

モデルを作成する．LDA と Doc2Vec は gensim を用いて，k

BERT は huggingface の transformers を用いて実装する．ロ
図 5: 評価方法

ジスティック回帰，ランダムフォレスト，LightGBM のパ
ラメータ設定としてグリッドサーチを用いる．学習データ

数 n を決め, 学習期間を 1 日目から n 日目の n 日間としてを 2 分割しパラメータを決定した後，学習データ全体で再学習する．評価には，n に 3 章で決定した時間窓 d を加え度学習を行う．なおダウンサンプリングをする場合，正例

た n + d 日目の 1 日を用いる．これを n を 1 日ずつ増やしと負例の比率を 3:7 にして学習するモデルと 5:5 にして学てデータを追加し，k 回繰り返す．最後に n + d + k が T に習するモデルを作成する．

なるまで繰り返した後，評価日の合計 k 回で評価する．ダ

予測モデルの評価指標としては，Accuracy，Precision,

ウンサンプリングを行う場合，学習期間の n 日間のうち，Recall, F1-measure を用い，これらの値を比較することで行

日経 VI の上昇と判定されいるラベルが指定した任意の割う．なお Precision, Recall, F1-measure に関して，正例に対合になるように，日経 VI の上昇と判定されていない日のする数値を比較する．

データをランダムに除く．こうしてできた学習データを用
いて学習する．そのため，検証時の正解ラベルの比率は変化していないことに注意する．
本研究では，n = 980 とする．これは，1 年を 245 営業日

5.2 結果ロジスティック回帰の結果を表 2 に示す. ロジスティッ
ク回帰において，LDA の 64 次元で学習時の正解ラベルの5正例負例の比率を 3:7 の割合にダウンサンプリングした

表 3: ランダムフォレストの結果モデルが Precision と F1-measure が一番高く，Precision が

特徴量0.19，Recall が 0.44，F1-measure が 0.26 となった．BERT

LDA

次元数

32

の 5:5 にダウンサンプリングしたモデルは Recall が一番高く，Precision が 0.15，Recall が 0.59，F1-measure が 0.24

64を得た．Doc2Vec の 64 次元で 3:7 にダウンサンプリング
したモデルは，F1-measure が LDA の 64 次元で 7:3 にダ128

ウンサンプリングしたモデルと同様に一番高い結果とな
り，Precision が 0.17，Recall が 0.48，F1-measure が 0.26 をDoc2Vec

32

得た．
64

表 2: ロジスティック回帰の結果
特徴量

LDA

次元数

32

64

128

ダウンサンプリング

128

ダウンサンプリング

Precision

Recall

F1-measure

なし

0.29

0.05

0.05

7:3

0.37

0.05

0.09

5:5

0.15

0.59

0.24

なし

0.25

0.02

0.04

7:3

0.67

0.02

0.03

5:5

0.15

0.51

0.23

なし

0.26

0.04

0.07

7:3

0.31

0.07

0.11

5:5

0.15

0.60

0.24

なし

0.33

0.08

0.12

7:3

0.27

0.02

0.04

5:5

0.14

0.44

0.22

なし

0.41

0.05

0.09

7:3

0.27

0.07

0.11

5:5

0.16

0.51

0.24

なし

0.30

0.05

0.08

Precision

Recall

F1-measure

7:3

0.21

0.02

0.04

なし

0.16

0.43

0.23

5:5

0.21

0.02

0.04

7:3

0.17

0.49

0.25

なし

0.18

0.02

0.03

5:5

0.15

0.51

0.23

7:3

0.36

0.13

0.19

なし

0.15

0.25

0.19

5:5

0.16

0.58

0.25

7:3

0.19

0.44

0.26

5:5

0.16

0.53

0.25

なし

0.16

0.35

0.22

7:3

0.16

0.44

0.23

5:5

0.15

0.58

0.24

なし

0.17

0.26

0.20

7:3

0.16

0.36

0.22

5:5

0.14

0.41

0.20

なし

0.17

0.38

0.23

7:3

0.17

0.48

0.26

5:5

0.15

0.54

0.24

なし

0.14

0.29

0.19

7:3

0.16

0.37

0.22

5:5

0.14

0.46

0.22

なし

0.13

0.29

0.17

7:3

0.16

0.46

0.23

5:5

0.15

0.59

0.24

BERT

786

表 4: LightGBM の結果
特徴量

次元数

ダウンサンプリング

Precision

Recall

F1-measure

なし

0.17

0.05

0.07

7:3

0.17

0.22

0.19

5:5

0.14

0.50

0.22

なし

0.22

0.05

0.07

7:3

0.20

0.18

0.19

5:5

0.14

0.47

0.22

なし

0.20

0.12

0.15

7:3

0.15

0.23

0.18

5:5

0.17

0.55

0.26

なし

0.10

0.05

0.06

7:3

0.16

0.14

0.15

5:5

0.14

0.40

0.21

なし

0.12

0.06

0.08

7:3

0.24

0.28

0.26

5:5

0.16

0.52

0.24

なし

0.12

0.52

0.24

7:3

0.12

0.12

0.12

5:5

0.17

0.14

0.15

なし

0.12

0.03

0.05

ングしたモデルは Precision が一番高く，Precision が 0.67，

7:3

0.20

0.23

0.21

Recall が 0.02，F1-measure が 0.03 を得た．LDA の 128 次

5:5

0.15

0.50

0.23

Doc2Vec

32

64

128

BERT

786

LDA

32

64

128

Doc2Vec

32

64

128

ランダムフォレストの結果を表 3 に示す．ランダムフォ
レストにおいて，LDA の 64 次元で 3:7 にダウンサンプリ

元で 5:5 にダウンサンプリングしたモデルは Recall が一番高く，Precision が 0.15，Recall が 0.60，F1-measure が 0.24

BERT

786

5.3 考察言語モデルの違いで精度の向上は見られなかった．一方を得た．BERT で 5:5 にダウンサンプリングしたモデルはで，ダウンサンプリングをすることによりどの言語モデ

F1-measure が一番高く，Precision が 0.16，Recall が 0.58，

ルを使った場合でも精度の向上がみられた．これにより

F1-measure が 0.25 を得た．

ダウンサンプリングが有効な可能性がある．しかし最大LightGBM の結果を表 4 に示す．LightGBM において，Doc2Vec の 64 次元で 3:7 にダウンサンプリングしたモデルは，Precision が一番高く，Precision が 0.24，Recall が0.28，F1-measure が 0.26 を得た．LDA の 128 次元で 5:5にダウンサンプリングしたモデルは Recall が一番高く，Precision が 0.17，Recall が 0.55，F1-measure が 0.26 を得た．なお F1-measure は，上記の 2 つのモデルが一番高い結果となった．

の F1-measure が 0.26 と先行研究の検証期間の精度より低い結果となった．これは検証期間においてコロナショッ
クの期間が含まれることが原因の可能性がある．そこで結果のうち一番 F1-measure が高い，ロジスティック回帰の LDA の 64 次元で 3:7 にダウンサンプリングしたモデル(LR-LDA-64-3)，LightGBM の Doc2Vec の 64 次元で 3:7 にダウンサンプリングしたモデル (LG-D2V-64-3)，LightGBM

6

LR-LDA-64-3

LG-D2V-64-3

LG-LDA-128-5

図 6: 先行研究の検証期間での混同行列の LDA の 128 次元で 5:5 にダウンサンプリングしたモデ

参考文献

ル (LG-LDA-128-5) の 3 つを用いて検証期間を諏訪ら [8][1]と合わせ，2014 年 11 月 17 日から 2016 年 6 月 29 日の 395
営業日で評価を行った．この時の結果を表 5 に，混同行列[2]を図 6 に示す．結果としては，F1-measure が最大 0.40 を得て，Recall は先行研究よりも上昇している．このことか
ら下降トレンドにおいての精度改善は必須である．
[3]

表 5: 先行研究の検証期間での結果

Precision

Recall

F1-measure

LR-LDA-64-3

0.28

0.51

0.36

LG-D2V-64-3

0.29

0.49

0.36

LG-LDA-128-5

0.30

0.62

0.40

[4]

[5]

6. おわりに本研究では個人投資家の投資リスクを低減するために日経 VI に注目し，この指数の大幅な上昇を予測する手法を提案した．ヤフーファイナンス掲示板の投稿から言語モデ[6]

ルにより分散表現を獲得し，日別にまとめることにより日次の話題ベクトルを生成した．この話題の分布の違いと金[7]

融時系列データを機械学習により学習することによって予測を行った．結果として 2016 年 12 月 14 日から 2020 年 9月 30 日 (925 営業日) の期間で F1-measure が最大で 0.26 を[8]得た．先行研究の期間と合わせた検証期間で比較すると，

F1-measure が最大で 0.40 を得ていることや，先行研究と比べ Recall が高くなった．この長期の検証期間の中にはコ
ロナショック時の影響も含まれている．このことから下降[9]トレンドでの予測が低い可能性が考えられる．そのため下降トレンド時の精度向上は今後の課題とする．さらに今後の展望として，下降トレンド時において予測モデルの出力に従って売買行動をとった時の利益やリスク回避を売買シ[10]

ミュレーション [9] において確認することが考えられる．

謝辞
本研究の一部は科研費基盤 C(20K01863) による助成を受

[11]

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