4P-6

ニューラルネットと GA を用いた株式売買支援システム
山口 和孝,

坂井 修一,

田中 英彦{yamaguchi,sakai,tanaka}@mtl.t.u-tokyo.ac.jp

東京大学大学院 情報理工学系研究科∗

1

はじめに近年、様々な学習手法の進歩にともない、それらを用NNいた株価予測の研究も多く行われるようになった。計算GA機の性能向上は大規模データを扱うことを容易にし、これにいっそう拍車をかけている。株価予測の研究のいくNN

つかは、これらの手法がある程度は役立つことを示してGAいる [2] が、これらは、個別銘柄の株価予測にあまりにも固執しており、「市場に上場している銘柄のうち、最A hybrid systemも値上がり益が高いものを予測する」ことには全くと

図 1: 提案手法の概要

言ってよいほど焦点を当ててない。
本発表では、ニューラルネットワーク（NN）、遺伝的アルゴリズム（GA）を用いた「複数銘柄のうち高い上がり益が期待される銘柄を予測する」ことに重点を置いた株式売買支援手法を提案する。提案手法では、まずNN で各銘柄の複数銘柄内における値上がり益順位を予想し、次に GA を用いて売買戦略を決めることで、ユーザの株式売買を支援する。

2.1

NN による値上がり益順位予想

GA で具体的な売買戦略を決定する前に、各銘柄の値上がり益順位を予想する NN を用意する。入力デー
タは、MVA（n）（=n 日移動平均株価からの乖離率）、PC（n）（=現在値/n 日前の株価）、HFR（n）（=（過去 n 日の最高値 − 現在値）/現在値）、LFR（n）（=
本研究では毎日新聞社開発の株価指数「J30」採用銘（現在値 − 過去 n 日の最安値）/現在値）、株価収益
柄 30 種の 1989/12/29 〜1999/12/30 のデータ 2,466 日率（PER: Price to Earnings Ratio）、株価純資産倍率分を用いる。この 30 銘柄の内のいくつかの銘柄を投資（PBR: Price to Book Ratio）、株価売上高倍率（PSR:対象にしてポートフォリオを組み、利益を獲得すること、株主資本利益率（ROE: ReturnPrice to Sales Ratio）を目指す株式売買支援システムの実現を目指す。
on Equity）の組み合わせからなる。

2

教師信号は、各銘柄の J30 銘柄内の「100 営業日後のNN と GA を用いた売買支援シス 株価/現在の株価」の数値の 30 銘柄内における順位 ni（i=1〜30）を NN が扱いやすい数値に変換したものでテム
提案手法の概要を図 1 に示す。まずはじめにデータある。教師信号と ni の関係は次式のように定義する。

セットを 3 分割する。はじめのデータは NN の訓練用（800 営業日分）、次のデータは GA の訓練用（800 営業日分）、最後のデータはテストデータ（866 営業日分）である。

NN を訓練し、次に、NN の出力を用いて GA で最適な売買戦略を決める。最終世代における最優良個体の遺伝子を用いて、テストデータで株式売買をシミュレートし、どの程度の利益を上げられるかで手法の性能を評価する。
∗ “A Neural network - GA hybrid system for stock trading”

Kazutaka Yamaguchi, Shuichi Sakai, Hidehiko Tanaka
Graduate School of Information Science and Technology,
The University of Tokyo
7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8656, Japan

教師信号 =(0.05 − 0.95) · n i + 0.95 · 30 − 0.05 · 1
30 − 1(1)

この式で教師信号を定めると、教師信号は、値上がり益順位 1 位と予想されるときは 0.95、値上がり益順位30 位と予想されるときは 0.05、それ以外のときについては、0.05〜0.95 の間の数となる。
学習アルゴリズムは、バックプロパゲーション（BP）とランダム探索法のハイブリッドアルゴリズム [1] を用いた。中間層のニューロン数は 9、伝達関数は全てシグモイド関数とした。

2.2

GA による売買戦略の決定

各銘柄に関する入力データを NN に代入し、「100 営

表 1: システムの性能業日後の株価/現在の株価」の数値の 30 銘柄内における順位を予想する。この予想順位と 1 個体の遺伝子の並びを用いて株式の売買を行う。以上の一連の作業を個体毎に独立に毎営業日行う。そして全訓練データで各個体を用いた売買のシミュレートを終えたら、各個体の適合度を計算する。図 2 に 1 個体の遺伝子の詳細を示す。

intron: 0100 1001 1010 1101

0001 1101

g1 = 4g30 = 1

g2 = 10

図 2: 1 個体の遺伝子

たとえば、銘柄 Si （i=1〜30）の順位が n 位と予想されるとき、その n 位に対応する遺伝子列上の gn を riとし、ri に基づき各銘柄への投資額 Mi を計算し、ポーNN の入力獲得利益

MVA(5), MVA(10), MVA(30),PC(1), PC(5), PC(10), PC(30)MVA(5), MVA(10), MVA(30),PC(1), HFR(10), HFR(30),LFR(10), LFR(30)MVA(5), MVA(10), MVA(30),PC(1), PC(5), PC(10), PC(30),PER, PSR, PBR, ROE
MVA(5), MVA(10), MVA(30),PC(1), HFR(10), HFR(30),LFR(10), LFR(30), PER, PSR,PBR, ROE
MVA(5), MVA(10), MVA(30),PC(1), HFR(10), HFR(30), LFR(10), LFR(30), PC(5), PC(10),PC(30), PER, PSR, PBR, ROE

1495.2 円
8757.2 円

3853.6 円

1064.7 円

2187.8 円

トフォリオを組み直す。この作業を毎営業日繰り返す。

Mi は次式のように定義する。
riMi = 30

i=1 ri

表 1 から明らかなように、株価・出来高と関連する· Vt(2)

ここで Vt は、時点 t において保有する株式の時価総額情報だけでシステムを構成しても、入力値をうまく選べば、それなりの性能が出ることがわかる。業績に関する指標を入力に選んだ場合、性能が落ちるが、これは入力である。このとき、各個体の適合度を次式のように定義データが多過ぎて、NN がうまく訓練されていないためする。

だと思われる。業績に関する指標が入力として意味を成(100 − 1) · V − 1 · Vmax − 100 · Vmin
適合度 =Vmax − Vmin

していないかどうかは、ここで行った実験だけからでは(3)

ただし V は各個体を用いて売買したときの、Vmax は判断できないため、今後その有効性を検証したい。投資対象銘柄を拡大し実験精度を高め、どの業績に関する指標が入力として適しているのかを見極めたい。

最優良個体を用いて売買したときの、Vmin は最劣個体を用いて売買したときの期末時点資産残高である。この式で適合度を定めると、最優良個体のそれは 100、最劣個体のそれは 1、それ以外の個体のそれは 1〜100 の間の数となる。交叉確率 95 ％、突然変異率 2 ％で 100 個体を 1 万世代にわたって進化させ、最適な売買戦略を決定することを試みた。進化方式には、最優良個体を必ず次世代に残すエリート戦略を採用した。

3

評価実験

NN と GA のトレーニングで使用したのとは全く別期間のデータ（866 営業日分）を用い、いくつかの入力指標の組み合わせについてシステムの性能を評価する実験を行った。1 万円の資産をもとに売買をはじめ、期末までにいくらの利益を獲得できたかを調べた。表 1 に、組み合わせ毎の獲得利益の結果を示す。

4

おわりに
本発表では、「複数銘柄内から値上がり益が高いと期待される銘柄を予測する」ことに焦点をあてた株式売買支援手法を提案した。入力データの工夫、AIC 等の指標を用いた NN の構造決定 [3]、GA の各パラメータの検討、投資可能性銘柄の拡大、などが今後の課題である。

参考文献[1] 馬場, “ニューラルネットを活用した株式売買支援システ
ムの構築”, MTEC Journal, vol.11, pp.3-41, 1998.
[2] M. A. H. Dempster, “Computational learning techniques for intraday FX trading using popular technical indicators”, IEEE Trans. Neural Networks, vol.12,
no.4, pp.744-754, July, 2001
[3] 栗田, “ニューラルネットにおけるモデル選択の試み”, 信
学技報, PRU89-16, June, 1989.