DEIM Forum 2017 F5-3

株価とニュースの統合分析のためのヘテロトピックモデル
馬場慧†

馬強†

† 京都大学大学院情報学研究科 〒 606–8501 京都市左京区吉田本町
E-mail: †baba@db.soc.i.kyoto-u.ac.jp, ††qiang@i.kyoto-u.ac.jp
あらまし

株価の予測は，マーケティングや意思決定において重要である．ニュース記事を使用した株価の予測の研究は数多く存在する．本研究では，ニュース記事が株価に影響を与える可能性を考慮し，マルチトピックモデルを拡張して，数値データである株価とテキストデータであるニュース記事を統合的に分析するヘテロトピックモデルを提案する．提案モデルを用いれば，ニュースによる企業の株価の変動の予測と企業間の関係の統合分析が可能となる．
キーワード

グラフィカルモデル，トピックモデル，投資情報分析，時系列データ，関係マイニング

1. は じ め に
株価を予測することは，マーケティングや意思決定においてを分析可能なヘテロトピックモデルを提案している．

•

スイッチ変数を導入し，イベントの株価への影響の有無をモデリングできるようにしている．

重要である．特に個人投資家に関しては，株価の予測を行う際本論文の構成は次の通りである．2 節ではテキスト情報が株に利用できる情報源は限られており，構造化されたデータであ価に与える影響や株価の予測に関する関連研究を示し，3 節でる株価等の数値データや非構造化データであるニュース記事等

は本研究で提案するモデルについて記す．4 節ではパラメータのテキストデータは非常に重要なものとなっている．の調節について説明し，5 節では導出できると期待される結果

ニュース記事から株価の予測をする研究は多く行われている．
数値データに関しても，時系列解析等の手法を用いて，株価の変動を予測する研究は盛んに行われてきた．の応用について述べる．そして，6 節は本研究のまとめである．

2. 関 連 研 究

株価は企業の価値を示している指標であり，企業の業績などニュース記事やソーシャルネットワーク等のテキスト情報を反映している．一方，ニュース記事は，投資判断の材料となが株価に影響を与えるという研究は多く存在する．Tetlock はるような企業の情報を示していることも多く，ニュース記事がWall Street Journal の市場観測のコラム記事から悲観度を抽出

株価に影響を与えている可能性は高い．我々の先行研究では，し，ダウ工業平均株価と関係していることを明らかにした [3]．

ニュース記事と株価データを統合分析することが企業間の明示

Bollen らは Twitter のテキスト情報であるツイートを解析し，的と暗黙的な関係の両方を明らかにすることが可能であること

世間のムードを測ることによってダウ工業平均株価の変動のを示している [1]．先行研究では，我々は株価には企業の業績以予測する試みを行っている [4]．Garcia は 1905 年から 2005 年

外にも市場や業種の影響が含まれているとして合成モデルを提の間の New York Times の金融に関するニュースを分析し，案し，ニュース記事の情報を用いて比較範囲の選定を行うこと

ニュース記事の内容を用いた株価の予測が，景気が後退していで，株価をそのまま比較するよりも正確な企業間の関係を導出るときに役立つことより，不況時において投資家の感情の影響することを確認できている．

がより顕著であることに言及している [5]．このようにテキスト

本研究では，企業の競争力の分析や戦略決定，個人投資家の情報は株価の変動を測るうえで重要な指標のひとつとなってい企業の成長性の分析や投資企業選定の支援を行うため，数値る．本研究では，確率モデルを構築し，株価の変動を予測する．

データである株価とテキストデータを用いて，ニュース記事をテキストデータの構造を分析するのではなく単語の生成確率を統合的に分析するヘテロトピックモデルを提案し，企業間の関仮定したトピックモデルを提案する．

係も含めた統合的な分析を行う．

本研究では，トピックモデルとして Latent Dirichlet Alloca-

ヘテロトピックモデルは，ニュース記事の単語はトピックが決tion(LDA) [2] を用いることにより，ニュース記事の単語の潜定されて生成されると考えるトピックモデルである LDA(Latent在的トピックを決定する．トピックモデルを用いた研究は盛ん

Dirichlet Allocation) [2] を拡張した確率生成モデルである．出に行われている．Rosen らは著者にトピックの確率分布が対応

来事はニュース記事のトピック (内容) と株価の両方に影響を与すると考え，LDA を拡張して，著者情報を含む文書の生成モえる可能性が高いと仮定し，ベイズ推論に基づいてモデルを構

デルを作成した [6]．Li らは Twitter のデータを用いて，ユー築する．

ザに関するトピックとコミュニティに関するトピックを同時に本研究の主な貢献を以下にまとめる．

発見するトピックモデルを提案し，ユーザの正確なトピックや•コミュニティの焦点を明らかにしている．[7] しかしながら，こニュースによる企業の株価の変動の予測と企業間の関係の統合分析が可能となるモデルを提案している．

•

異なる特性を持ったテキストデータと数値データの両方

れらの研究では分析するデータとしてテキストデータのみに焦点を当てている．本研究では，数値データである株価とテキス

トデータであるニュース記事のような性質の異なるデータを扱える点が異なる．

98

7+<

*<!

本研究で提案するヘテロトピックモデルでは，イベントによって影響を受ける企業群を推論でき，企業間の関係を分析できることにも期待している．企業は組織であり，組織と組織の%()関係ネットワークを分析する「組織間関係論」は長年研究の対象となっており [8]，現在も研究が行われている．我々の先行研+;

究では，ニュース記事と株価データを統合的に分析することに

"*;

&2

1

05:'

よって，企業間の明示的，暗黙的な関係の両方を明らかにすることが可能であることを示している [1]．金らは Web 上に存在,している情報から企業間の関係を明らかにし，企業ネットワークを抽出する手法を提案している [9]．金らの研究は企業間の関51

図 1 ヘテロトピックモデル

係性を導き出す情報として，Web 上のテキスト情報のみを対象としており，抽出する関係性の対象も提携関係と訴訟関係のみに絞っているが，本研究では関係性の対象を取らず，企業の業

表 1 ヘテロトピックモデルの変数
変数

意味A

ニュース記事の数

K

トピック数

係の質を評価し，関係とサービスの質の関係を明らかにする手N

ニュース記事 a の単語数法を提案している [10]．また，Rauyruen らは企業間関係の質

C

上場企業の数を決定する要因としてサービスの品質や売り手へのコミットメ

B

ディリクレ分布を切り替えるスイッチ変数

ント，信頼性，満足度をあげており，関係の質と購買の意図，繰S

トピック k が企業のグループにどのくらい影響を与えてい績に焦点を当てて関係性があるかどうかを判断する．

Woo らは協調性，適応性，雰囲気といった観点から企業間関るかを示す潜在変数

り返し買うかどうかの忠実性に及ぼす影響の関係を調べた [11]．

Woo らや Rauyruen らは企業間の関係の質をサービスの向上や顧客分析に利用するものと位置づけており，意思決定には利用しない．

3. 提案モデル

Z

ニュース記事 a の n 番目の単語のトピック

W

ニュース記事 a の n 番目の単語

P

企業 c の株価の変動

αp

企業の株価に影響を与えない単語に関するトピック分布であるディリクレ分布の事前ハイパーパラメータαs

るディリクレ分布の事前ハイパーパラメータ

本節では数値データである株価とテキストデータであるニュース記事を統合的に分析するヘテロトピックモデルについて述べる．ニュース記事が企業の株価に影響を与える可能性を考慮するため，観測データとして株価データも用いる，トピックモデ

企業の株価に影響を与える単語に関するトピック分布であβ

単語分布であるディリクレ分布の事前ハイパーパラメータγ

株価のニュースの影響による企業の株価の変動を示すコー
シー分布の事前ハイパーパラメータϵルである LDA を拡張したヘテロトピックモデルを提案する．

スイッチ変数の事前分布であるベータ分布の事前ハイパーパラメータθp

企業の株価に影響を与えない単語に関するトピック分布

3. 1 トピックモデル

θs

企業の株価に影響を与える単語に関するトピック分布

トピックモデルとは，確率モデルの一種であり，ある文書がϕトピック k の単語分布複数のトピックの混合として成り立っていると仮定し，単語のψ

企業 c の株価のニュースの影響による変動を示す分布出現確率を推定するモデルである．文書はトピックの混合分布，

ψr

ニュース記事ごとに変動する価格変動バイアス

λ

スイッチ変数の分布

トピックは単語の混合分布として表現される．トピックモデルとして頻繁に用いられる LDA では，観測データとしてドキュメント内の単語，潜在変数として単語の持つ潜在トピックを導のが提案するヘテロトピックモデルのグラフィカルモデルであ入している．

る．図中の変数を表 3. 2 にまとめる．
ヘテロトピックモデルの特徴を以下に列挙する．

3. 2 ヘテロトピックモデル
LDA をはじめとしたトピックモデルでは，観測データとして用いられるのはテキストデータのみであり，テキスト以外の観点を含めた多角的な分析を行えないという欠点がある．先にも述べた通り，企業のニュース等は株価に影響を与える可能性•

観測データとして数値データである企業の株価の変動 Pを導入する．

•

トピック k が企業のグループにどのくらい影響を与えているかを示す，潜在変数 S を導入する．

•スイッチ変数 B を導入し，トピックの株価への影響の有が高く，テキストデータのみの分析よりも，株価のデータを含無をモデリングする．ニュース記事内の単語のうち，企業の株めた分析の方がニュースが企業に与える影響を考慮し，企業間価に影響を与えるものと与えないもので考慮する確率分布を切の関係等まで含めた統合的な分析を行える．図 1 で示しているり替えることができる．

表 2 ヘテロトピックモデルのアルゴリズム# Prior

株価に影響を与える時，Zan はトピック分布のカテゴリカル分布から導出される．このとき，同時に Sac がグループ分布のカ

For each topic k = 1, · · · , K:
ϕk ∼ Dirichlet(β)ψk ∼ Cauchy(γr )End

テゴリカル分布から導出される．Sac はトピック k が企業 c にどのくらい影響を与えているかを示す潜在変数であるため，θsがトピックの分布であるとすると導出できない．

For each article a = 1, · · · , A:

ここで，θs が二つの意味を持つパラメータであるとする．一θpa ∼ Dirichlet(αp )つは先にも述べている通り，トピック分布である．もう一つのθsa ∼ Dirichlet(αs )意味としては，企業のグループの分布という意味である．これ

λa ∼ Beta(ϵ)

は，θs = (G1 , G2 , · · · , GK ) の K 次元ベクトル (K はトピックEnd数) であるとした時，それぞれの要素は企業のグループを示している．企業のグループとは，そのトピックによって株価が変動# Likelihood
For each article a = 1, · · · , A:する企業群である．企業のグループがカテゴリカル分布によっ

B ∼ Bernoulli(λ)て抽出されることによって，対応する企業の ψSac の値を決定

For each word n = 1, · · · , Na :する．これは，Zan が決定されると ϕZan が決定される LDA

If B == 1:と同じような処理である．このように θs に 2 つの意味を持たZan ∼ Categorical(θsa )せることにより，特性の異なるテキストデータと数値データをWan ∼ Categorical(ϕZan )用いたモデルを作成することが可能となる．決定された ψSac

Else:
Zan ∼ Categorical(θpa )Wan ∼ Categorical(ϕZan )End
For each company c = 1, · · · , C:
If B == 1:
Sac ∼ Categorical(θsa )Pac − ψr ∼ Categorical(ψSac )End
Endとニュース記事ごとに生成する価格変動バイアスの和によって企業の株価の変動 Pac は生成される．
単語分布，単語のトピック分布，スイッチ変数の分布，株価の変動生成分布を統合的に考慮した分布は以下の式で表される．

p(W, P, Z, S, B|αp , αs , β, γ, ϵ)(1)= p(Z|B, αp , αs )p(W|Z, β)p(S|B, αs )p(P|S, γ)p(B|ϵ)

4. パラメータの学習本研究では実際のニュース記事を対象に，パラメータの学習•

一つのパラメータにトピック分布と企業のグループの分布の二つの意味を持たせることにより，特性の異なるテキストを行う．本節では，使用するデータセット，パラメータを学習させる方法について述べる．

データと数値データの二つの観測データを用いることを可能と

4. 1 データセット

する．

•

ニュース記事ごとに価格変動バイアスを生成し，ニュース記事以外の影響による株価変動を考慮する．
表 3. 2 にヘテロトピックモデルのニュース記事及び企業の株価の変動の生成アルゴリズムを示す．

株価データは東京証券取引所（注 1）の歩み値データを使用する．
歩み値には日中の約定値段の推移が記録されている．日足デー
タではなく，歩み値を用いることによって，日毎の始値，終値だけでなく，いかなる瞬間の企業の株価の値でも取り出すこと

各トピックの単語分布の事前分布 ϕk として，ディリクレ分ができる．ニュース記事が報道されたとき，即時に株価に反映

布を仮定する．そして，企業の株価の変動の分布 ψ の分散は半されると考えられるため，日足データではなく，歩み値を用いコーシー分布から導出されるとしている．コーシー分布を仮定

る．対象とする銘柄としては，2015 年 1 月から 2016 年 10 月する理由としては，単なる正規分布を仮定した場合，外れ値にの間に一度でも取引が行われた銘柄とする．

対応できないといった欠点があるためである．株価の変動では，ニュース記事のデータは，日経 QUICK（注 2） のニュース記事

企業の大きなニュースが発生したとき，大きな変動をすると予を使用する．日経 QUICK は金融情報サービス会社 QUICK が想されるので，外れ値に対応する必要がある．よって，裾が重提供する株式投資金融情報サイトであり，市場の動向を即座にくなっているコーシー分布を仮定する．スイッチ変数の分布の反映している．ニュース記事が企業の株価に影響を与えている事前分布 λ として，ベータ分布を仮定する．スイッチ変数の分かどうかを調査するにあたって，ニュース記事がリアルタイム布としては，ベルヌーイ分布を仮定している．

で掲載されるかどうかは重要な要素である．ニュース記事の構

B = 0 のとき，つまり，ニュース記事の単語 Wan が企業の成要素として，ニュースコード，公開日時，タイトル，本文が株価に影響を与えない時，Zan はトピック分布のカテゴリカルあるが，その中でも，株価の変動を導出する指標となる公開日分布から導出される．このとき，Wan は単語分布のカテゴリカ時と単語の集合である本文を利用する．また，タイトルのみでル分布から導出される．つまり，LDA と全く同じ処理を行う．

B = 1 のとき，つまり，ニュース記事の単語 Wan が企業の（注 1）：http://db-ec.jpx.co.jp/（注 2）：http://www.quick.co.jp/page/top.html

内容を表しており，タイトルが存在しないフラッシュニュースに関しては，本研究では対象外とした．

ただし，T はトピック数，V は全単語数，C は企業数，nzi ,bi =x
はスイッチ変数が x の値をとるときに文書がトピック zi に割り当てられる回数，nbi =x はスイッチ変数が x となるときの回数，

4. 2 パラメータ推定

nwi ,zi は単語 wi がトピック zi に割り当てられた回数，npi ,si

本研究では，パラメータである θp ，θs ，ϕ，ψ ，λ を推定す

は企業の株価の変動 pi がグループ si に割り当てられた回数でる方法としてギブスサンプリングを用いた．ギブスサンプリンある．

グは LDA のパラメータ推定でも用いられる有名な手法である．

本研究では，ある経済事象が発生したときにニュース記事のギブスサンプリングを用いてトピックの確率分布，スイッチ変生成過程，それによって発生する株価の変動過程を明らかにす数の確率分布，グループの確率分布を更新する．ギブスサンプ

ることを目的としている．よって，まず，ニュース記事においリングの更新式を以下の式で定義する．て単語をトピックに割り当て，トピック分布のパラメータを更新する．次に，更新されたパラメータを用いて，ニュース記事

p(bi = 1|b−i , w, z, s, p)∝が株価に与える影響を考慮し，株価の変動が類似しているグ

p(bi = 1, b−i , w, z, s, p)p(b−i , w, z, s, p)∝ p(bi = 1|zi )ループの分布 (トピック分布) のパラメータを更新する．これを(2)を考慮したヘテロトピックモデルのパラメータを学習する．

∝ p(zi |bi = 1) · p(bi = 1)
∝ ∑nb =1 + ϵnzi ,bi =1 + αs·∑ in+Tαsz,b=1i izi
bi nbi =1 + 2ϵ4. 3 モデル評価
モデルの評価は株価の予測ができているかどうかを評価する
ことによって行う．データの半分を教師データとし，パラメーp(bi = 0|b−i , w, z, s, p)

タの学習を行い，残りのデータでモデルの評価を行う．ニューp(bi = 0, b−i , w, z, s, p)∝p(b−i , w, z, s, p)∝ p(bi = 0|zi )ス記事を入力とした時，学習済みのパラメータを用いて，株価(3)の推定が行えているかを確認する．

5. 実∝ p(zi |bi = 0) · p(bi = 0)
∝ ∑繰り返すことにより，ニュース記事が企業の株価に与える影響

nzi ,bi =0 + αp
nb =0 + ϵ·∑ in+Tαpzi zi ,bi =0
bi nbi =0 + 2ϵ験

本節では，実際の株価データとニュース記事データを用いてヘテロトピックモデルのパラメータを学習させた結果と考察を示す．

p(zi |z−i , w, bi = 1, s, p)

5. 1 データの前処理

p(zi , w, bi = 1, s, p)∝p(z−i , w, bi = 1, s, p)•株価データ本研究では，ニュース記事が報道されたときに，企業の株価の∝ p(zi , bi = 1, wi )(4)

変動を生成するモデルを提案している．よって，このとき株価∝ p(wi |zi ) · p(zi |bi = 1)の値の大小ではなく，株価の変動率を導出しておく必要がある．

nz ,b =1 + αsnwi ,zi + β∝ ∑·∑ i in+Vβw,zi iV
zi nzi ,bi =1 + T αs

変動率を用いて株価の変動を考えると，企業によって値の大きさが違う株価をすべて同じスケールのデータに変換できる．ここで，ニュース記事が株価に影響を及ぼす期間を 24 時間（注 3）p(zi |z−i , w, bi = 0, s, p)とし，株価の変動率 δ を以下の式で求めた．ここで，ニュースp(zi , w, bi = 0, s, p)∝p(z−i , w, bi = 0, s, p)

記事が公開されたときの企業 c の株価を pt ，24 時間後の株価を pt+24 としている．

∝ p(zi , bi = 0, wi )(5)

∝ p(wi |zi ) · p(zi |bi = 0)
∝ ∑nwi ,zi + β
V nwi ,zi + V βδ=·∑nzi ,bi =0 + αp•

zi nzi ,bi =0 + T αp

∝ p(pi |si ) · p(si |bi = 1)
∝ ∑ns ,b =1 + αsnpi ,si + γ·∑ i in+Cγp,si iC
si nsi ,bi =1 + T αs(7)ニュース記事データ

テロトピックモデルの入力として用いるために，単語に分割する必要がある．単語に分割するために，日本語形態素解析のソp(si , w, bi = 1, z, p)p(s−i , w, bi = 1, z, p)∝ p(si , bi = 1, pi )pt

ニュース記事のデータとして，本文のデータを利用するが，ヘp(si |s−1 , w, bi = 1, z, p)∝pt+24 − pt

フトである Mecab [12] を利用する．Mecab に文章を入力する(6)と，単語に分割され，品詞等が出力される．辞書としては，最新の固有名詞等も登録されている mecab-ipadic-neologd（注 4）を用
（注 3）：最適な期間を求める方法については，今後の研究で検討する予定である．
（注 4）：https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd/

表 3 各変数，各分布のハイパーパラメータ

おり，主に θs を経由して単語が生成されるとは言えない．この場合も，データ量を増加し，経済に関するニュースが実際に変数・ハイパーパラメータ 値

株価に影響を与えているのかどうかを調査する必要がある．

A10K36V371C3955

データセットで実験が行えるようにモデルの実装を見直す必要がある．

αp

要素が全て 1 の K 次元ベクトルαs

要素が全て 1 の K 次元ベクトルβ

要素が全て 0.5 の V 次元ベクトルγ

2.5ϵ(5, 3)

株価変動の推定周辺で離散確率分布と連続確率分布が混在しており，パラメータ学習が困難である可能性がある．大規模な

6. 応

用

6. 1 株価変動の推定
本研究では，企業の株価の変動を推定する確率生成モデルを提案している．提案モデルを用いると，ニュース発生時においいた．本研究においては，株価に影響を与える可能性のある単てニュース記事に複数の企業が出てきた場合，その中から投資語のみを考慮すべきである．よって，助詞や助動詞等のニュー先企業の選定を行う支援ができる．また，ニュース記事に直接スの内容を表さない単語は無視し，株価に影響を与える可能性言及されていない企業でも，ニュース記事に言及されている企のある数字以外の名詞，形容詞のみをヘテロトピックモデルの業との関係性があると判明していると，投資先の候補に入ると入力とする．

いったことも考えられる．アプリ等を作成することができれば，

5. 2 考察コーパスとして，日経 QUICK で公開されたニュース記事の企業や個人投資家などが投資先選定の際の意思決定の支援を行う効果が期待できる．

うち，2015 年の 1 月の市場が公開される午前 9 以降の 10 記事を利用する．トピック数は東証が設定している 33 業種と同じ

6. 2 企業間の関係分析数に設定した．各変数の値，各分布のハイパーパラメータの値

本研究では，提案モデルに潜在変数を導入し，企業間の関係を表に示す（注 5）．

も導出できることを期待している．分析結果の提示は，企業のこの条件下で実験を行なったが，ニュース記事が 10 記事と競争力の分析や意思決定の支援を行うことができる．投資の観少数であるにも関わらず，実行時間が非常に長いものとなって点から見ても，ニュースで言及された企業の関連企業への投資おり，実用性があるとは言えない結果となった．

を行うことで，影響が伝播するタイムラグを利用した投資が行

今回は，トピック数を 10 に減らすことで，学習を行なったえることに期待できる．

結果について考察する．トピック数を削減したことにより，実行時間の問題は改善された．しかし，トピック数を減らすこと

7. お わ り には，企業のグループ数を減らすことと同義である．トピック数

本研究では，数値データである株価とテキストデータであるを増やすことで，よりミクロなニュース記事のクラスタリング

ニュース記事を併用した株価の変動の予測と企業間の関係の統を行うことができ，企業のグループの粒度を小さくすることに合分析を行うための確率生成モデルであるヘテロトピックモ期待している．

デルの提案を行っている．また，実際のデータを用いて，パラϕ の値に関しては，トピックが異なっても，同じような値にメータの学習を行なった．提案モデルを用いると，ニュース発収束していることもある．原因としては，データが少なくて生時における投資先企業の選定，企業や個人投資家などによるトピックの分離が適切にできていないことが考えられるため，企業間ネットワーク分析の際の支援を行う効果が期待できる．

ニュース記事の件数を増やし，トピックから単語が生成される

今後，行なっていく予定を以下に示す．

確率を再度計算し直すことが課題である．

•ψ の値はトピックごとに企業の株価の変動率を導出する分散を示している．値には分散が限りなく 0 に近い時が存在するが，コーシー分布の中央値を 0 としているため，この ψ の値をとる
ような株価の変動は限りなく 0 に近いものと考えられる．マー

大規模なデータセットで実験が行えるように，モデル，実装の見直しを行う．

•

学習させるニュース記事のデータを増やし，より多くの場合を考慮できているパラメータを推定する．

•

推定されたパラメータを用いて実際のニュース記事が生ケットに関するニュース記事が報道されたとき，多くの企業が成された時の株価の変動を推定し，モデルの正当性の評価を反応することも考えられるので，データ量を増やした確認が求行う．

められる．
最後に λ の値に関してであるが，経済に関するニュースに絞って学習させたにもかかわらず，最大でも 0.6 程度となって•初期値によるパラメータ推定の差異を調査し，モデルにより適した初期値を求める．
モデルの正当性が確認されれば，結果を具体的に利用できる方法を考え，サービスとして投資家等が利用できるものを制作す（注 5）：最適な初期値を求める方法については，今後の研究で検討する予定である．

る予定である．

謝

辞本研究の一部は，科研費（課題番号 25700033) による.

文

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