一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS
社団法人 電子情報通信学会

信学技報
IEICE Technical Report
TL2015-16,NLC2015-16(2015-06)
信学技報

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERSTECHNICAL REPORT OF IEICE.

フィルタリングと機械学習に基づく Web ニュースからの日経平均株価予測
一瀬航†

嶋田 和孝†† 九州工業大学大学院 情報工府 先端情報工学専攻〒 820–8502 福岡県飯塚市川津 680–4
E-mail: †{k ichinose,shimada}@pluto.ai.kyutech.ac.jp
あらまし

近年，機械学習を用いたテキストマイニング手法によって，テキスト情報と市場変動の関係性を発見し，市場分析に応用する研究が増えている．また，Web ニュースは企業の株価に少なからず影響を与えており，世に存在する個人投資家がこのニュース記事を参考にしていると考えると，Web ニュースから未来の株価が予測できる可能性がある．そこで本論文では，Web ニュースを対象とし，より多くの投資家が市場の分析に用いていると考えられる指標である日経平均株価の予測を目的とする．テキストを用いた金融予測では膨大なテキスト情報を用いて機械学習を行うことが一般的である．しかし，投資家は市場に影響を与える多様な情報を自ら取捨選択し，市場の分析を行っている．本研究では，この取捨選択という作業をフィルタを導入することで再現し，これにより機械学習の精度が向上するかの検証を行う．
キーワード Web ニュース，株価予測，フィルタリング，SVM

Stock market prediction from Web news using filtering and machinelearning
Ko ICHINOSE† and Kazutaka SHIMADA†† Kyushu Institute of Technology, Graduate School of Computer Science and Systems Engineering Kawadu
680–4, Iidukasi, Fukuoka, 820–8502 Japan
E-mail: †{k ichinose,shimada}@pluto.ai.kyutech.ac.jp
Abstract The market analysis is one of the important tasks for text mining. Many researchers have proposed
methods using text information for analyzing the market. In this situation, Web news have the important role topredict stock prices. In this paper, we propose a method to predict the Nikkei Stock Average, which is one of themost important stock market indexes. We apply a filtering process and a machine learning into the method. First,
we select important news from many Web news by using the filtering. Then, we classify the selected news into“UP”
and“Down” by using a machine learning method. Finally, we predict the change of the next day’s Nikkei stockprice. The experimental result shows the eﬀectiveness of the filtering process for the Web news based classificationtask.
Key words Web-news，Stock price prediction，filtering，SVM
資の継続を支援することは社会的にも大きな意義がある．

1. は じ め に投資家が市場の分析に用いる情報には，経済指標やテクニカ

近年，ネット証券の誕生によって初心者でも株の取引が簡単ル指標と呼ばれる数値で表される情報と，市場に対して影響をにできるようになり，株式投資が活発になっている．活発な投持つ人物の発言や企業の動向，事件や事故についての記事と資活動は経済成長に必要な成長資金の供給を助け，経済の効率いったテキスト情報の 2 種類がある．前者の情報の分析に関し化も望める．しかし，１年以内で新規の個人投資家の 90%以上ては書籍や Web サイトなどでも数多く取り扱われているが，後が退場するといわれるほど株式投資は初心者にとっては厳しい

者の情報の分析に関しては個人の経験や感性に拠るところが大世界である．経済成長のために長期安定的な投資の定着を図る

きいため分析方法を解説したものはほとんどなく，投資初心者ためにも，株式投資初心者が大きな損失を出すことを防ぎ，投が独学で勉強するのは容易ではない．そのため，機械でテキス- 91 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
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ト情報を用いた市場の分析ができれば初心者の支援になると考予測にテキストを利用することでテキストを用いない場合よりえられる．

も相対的に 10%も精度が上がることを示した．他にも，インテキストマイニング技術を応用して，テキスト情報と市場変ターネット掲示板に投稿されたメッセージの分析に基づき，そ動の関係性を発見し，市場分析に応用する研究がある [1] [2]．そこから得られる掲示板指標と株式指標の関係性を明らかにしよのような金融テキストマイニングの対象となるテキスト情報源うという丸山ら [2] の研究や，経済の専門家や金融機関が Webには Twitter，新聞，インターネット掲示板，Web ニュースな

上に発行するマーケットリポートから日本国債市場の月次の動ど様々なものがある．この中でも Web ニュースは配信頻度が向を推定する手法を開発した和泉ら [6] の研究がある．さらに，高く，即時性に優れている．辻ら [3] の研究では Web ニュースTwitter からツイート内容に含まれる単語をベースとしたテキ中に出てくる複数の企業に対応した株価予測をそのニュースのストの特徴量とグラフ表現した際のグラフ特徴量の 2 つを抽出

テキスト情報を用いて行っている．この研究のようにテキストすることで，Twitter 上の膨大な情報の中から，経済動向の分情報を用いて株価を予測する研究は個別企業に焦点を当てたも析に有益な情報を得ることで短期的な経済動向の分析を行ったのが多い．個別企業の株価の予測は，当然ながらその企業の株

迫村ら [7] の研究がある．Twitter を用いたものは他にも Bollenに注目している投資家にしか恩恵はない．また，限られた Web

ら [8] の研究がある．Bollen らはツイートにおける気分に注目ニュースだけで全ての企業の株価を個別に予測することは現実し，6 つの心的状態を表す指数を抽出することでダウ平均株価的ではない．の予測を行っている．

そこで本論文では，より多くの企業の株価に影響を与えていこのように様々なテキスト情報を対象とした，金融テキストると考えられる日経平均株価の予測を目的とする．日経平均株マイニングの研究が行われているが，Web ニュースを情報源と価は，東証一部に上場している約 1700 社の中から選ばれた，した日経平均株価の予測をメインに行っている研究はなかった．

日本を代表する 225 社の株価の平均である．この指標は，日本

そこで，本研究では Web ニュースを情報源とした日経平均株の景気を判断する上での重要な指標と考えられており，投資家価の予測を行う．

がよく市場の傾向の分析に用いる指標でもある．この指標を正

3. 対象データ

確に予測することは投資判断に役立つと考えられる．
テキストを用いた金融予測では膨大なテキスト情報を用いて本研究では訓練事例となる実験データに Web ニュースと日経機械学習を行うことが一般的であるが，Web 上に溢れる多様な平均株価の終値を用いる．記事の獲得には MoneyTimes（注 1） とテキスト情報を人が全て処理するのは不可能であり，投資家はいう Web サイトを利用する．この Web サイトは複数のニュー市場に影響を与える多様な情報を自ら取捨選択し，市場の分析

ス配信サイトで配信される記事のリンクを「社会」，「経済」，「国を行っている．この取捨選択とはつまり，重要なのは市場に影際」，「株式」のように記事のカテゴリ毎に毎日まとめている．

響がありそうな情報だけであり，膨大なテキスト情報の大部分

このサイトで 2014 年 7 月 14 日〜11 月 19 日の間に配信されたが不要な情報であると捉えることができる．本研究では，このものを対象に，以下の三つの条件を満たす記事を収集する．

取捨選択という作業をフィルタを導入することで再現し，これ(1) 「株式カテゴリ」に分類されているものにより機械学習の精度が向上するかの検証を行う．また，本手(2) 株式市場が閉じた後に配信されたもの

法による日経平均株価の予測は Web ニュースを扱うという特(3) 平日に配信されたもの(1) の条件を付けた理由は「株式カテゴリ」の記事が市場に性のため，大きく 2 つの処理が必要となる．

•

一番影響を与えると考えたからであり，(2) の条件も市場が開

1 記事単位の分類– Web から獲得されたある記事から翌日の株価を予測すのほうが次の日の日経平均に影響すると考えたからである．まるための処理•

いている間に配信された記事よりもその後に配信された記事
た，(3) の条件は平日にしか市場は開かないために付けた．日

1 日単位の分類– 1 日に得られた複数の分類結果からある日の株価を予測

経平均の終値のデータはインターネット上で公開されているもの（注 2） を用いる．

するための統合処理
本論文では，1 記事単位の分類と 1 日単位の分類について，

4. 1 記事単位の分類それぞれ 4. 節と 5. 節で説明する．

4. 1 提 案 手 法

2. 関 連 研 究

本研究では，フィルタリングした学習データを用いた機械学

テキスト情報を用いた市場分析に関する研究として前川ら [4]習による教師あり学習を行うことによって日経平均株価を予測の研究がある．前川らは，大量の記事データから投資家が反応する．教師値は，日経平均株価の終値が前日の終値と比べて上している「言葉」を探索することで，そうした言葉から構成さ昇するか下落するかの 2 値とする．素性には，前日の各 Webれる投資モデルを構築し，言葉の中に将来の株価の予測可能性ニュースに条件を満たす単語が出現したかどうかの 2 値をとるを持つかどうかの検証を行った．Lee ら [5] は，企業が提出する金融報告書に注目し，報告された金融イベントに応じて企業株価の変化を予測するシステムを開発した．これにより，株価（注 1）：http://mt.monegle.com/（注 2）：http://indexes.nikkei.co.jp/nkave/archives/data- 92 -—2—

表 1 フィルタを利用した 1 記事単位の分類に関する評価結果

࠶ࡿ 1 ᪥ࡢWeb ࢽ࣮ࣗࢫ分類器

適合率 再現率

Ƅศ㢮ჾ

ࣇ勋ࣝࢱ

ベースライン

52.8

52.8

52.8

Plus

61.8

61.7

61.7

Ave

57.7

57.7

57.7

(A) を利用した分類器 Minus

64.1

64.1

64.1

Plus

70.3

70.3

70.3

Ave

67.5

67.5 67.5

Minus

57.5

53.5

55.4

Plus

60.0

63.861.9

ƆƄ(B) を利用した分類器

図 1 1 記事単位の分類手法

Bag-of-Words を用いる．データは 3. 節で説明したものを用い

F値

Minus

Ave

58.858.958.8(C) を利用した分類器 Minus

61.1

47.853.7

Plus

67.6

78.172.5

Ave

64.965.564.6

る．1 記事単位の分類手法を図 1 に示す．

4. 1. 1 フィルタの作成
まずは，学習データに用いる記事を選別するためのフィルタの作成方法について述べる．フィルタの作成は発見的手法に詞」，「動詞」，「形容詞」である単語から検索語の集合を作る．

よって行う．1. 節で説明したように，このフィルタは投資家のそして，索引語の集合に登録されている全ての単語を一つずつ取捨選択という作業を再現するものである．よって，フィルタ見ていき，検索語の集合にも登録されていれば 1，されていなは投資家が重要であると考えるであろう記事を中心にして作成

ければ 0 としてベクトルを作成する．このように，索引語の集する．本研究では以下の 3 つのフィルタを作成する．

合の大きさが作成するベクトルの大きさとなり，検索語の集合(A) ｛日経平均｝を使ってそのベクトルの各値を 1 か 0 かに決定する．なお，形(B) ｛円相場，為替，ドル｝

態素解析器には MeCab（注 4） を用いた．
教師値にはその記事の次の日の日経平均株価の終値が上昇し(C) ｛アメリカ株，米国株，ダウ｝
これらのフィルタは，フィルタを構成する単語がニュース記事た (Plus) か下落した (Minus) かの 2 値を用いる．具体的にはのタイトルに 1 つでも含まれていればその記事を抽出する，と以下のようにする．

P lus
教師値 =M inusいうように使用する．

4. 1. 2 分類器の作成
本研究では日経平均株価の予測を機械学習によって行う．こ
こでは機械学習を用いた分類器の作成について説明する．分類(次の日の終値 > 前日の終値)(次の日の終値 <= 前日の終値)

この式を用いて教師値を決定する．

器には SVM [9] を，機械学習を行うツールには Weka（注 3） を使

4. 2 実験用する．サポートベクターマシン (Support Vector Machine)

本節では，フィルタを用いずに作成した学習データで機械学は，1995 年に，AT&T の Vladimir Vapnik によって統計的学習を行った分類器をベースラインとして，提案手法で作成した習理論の枠組みで提案された 2 クラスのパターン認識手法のこフィルタに関する評価実験を行う．とである．SVM では，2 種類のクラスのデータと，分離超平面

4. 1. 2 節で作成した 3 つの分類器とベースラインとして用いとの間の距離 (マージンと呼ぶ) が最大になるような分離超平た分類器で 3. 節のデータを用いて評価実験を行った．評価には面が，最も汎化能力の高い超平面になるということを利用して10 分割交差検定を用いた．ベースラインの結果と 3 つのフィいる．

ルタに関しての結果を表 1 に示す．評価項目は Plus クラスと3. 節の実験データに 4. 1. 1 節で説明した 3 つのフィルタを適Minus クラスの適合率と再現率と F 値である．F 値とは，適用し，学習データを作成するための記事の集合を 3 種類準備す合率と再現率の調和平均である．また，表中の Ave は Plus とる．そして，得られた学習データ用の記事を用いて 3 つの学習

Minus の加重平均である．

データを作成する．この学習データを構成する特徴ベクトルは，実験結果を表 1 に示す．表 1 のベースラインの評価項目と同じ月日でも異なる記事間には依存関係はないとみなし 1 日に3 つのフィルタを利用した分類器の評価項目を比べてみると，含まれる複数記事からその記事と同じ数だけ作成される．そしベースラインの F 値と比較して，(A) のフィルタを適用した分て，作成された 3 種類の学習データを用いて機械学習を行い，類器は 9.8 ポイント，(B) のフィルタを適用した分類器は 1.1分類器を作成する．

ポイント，(C) のフィルタを適用した分類器は 6.9 ポイント上

素性には 2 値の Bag-of-Words を用いる．全ての Web ニュー回った．さらに，3 つのフィルタは全ての項目でベースライン

スに対して形態素解析を行い，品詞が「名詞」，「動詞」，「形容を上回っている．このようにフィルタを利用した分類器がフィ詞」である単語から索引語の集合を作る．同じように，次は学ルタを用いていない分類器の精度を上回ったことから，フィル

習データ用の各記事に対しても形態素解析を行い，品詞が「名タリングが有効であると考えられる．

（注 3）：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/（注 4）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html- 93 -—3—

表 2 入力の選別による 1 日単位の分類に関する評価結果

࠶ࡿ 1 ᪥ࡢWeb ࢽ࣮ࣗࢫ選別条件ศ㢮ჾධຊࡢ㑅ูࣇ勋ࣝࢱ
図2

再現率F値42.547.249.1

Plus

54.8

50.052.3

Ave

49.4

48.849.1

入力記事選別 2 Minus

40.0

33.3

36.4

Plus

53.8

60.957.1

Ave

47.848.848.3

入力記事選別 3 Minus

47.2

47.2

47.2

Plus

58.7

58.758.7

Ave

53.7

53.7 53.7

Ƅ

入力の選別による 1 日単位の分類手法

࠶ࡿ 1 ᪥ࡢWeb ࢽ࣮ࣗࢫƆƄศ㢮⤖ᯝࡢ⤫ྜ

Ƅ

ศ㢮ჾ

ࣇ勋ࣝࢱ

図3

適合率

入力記事選別 1 MinusƄ

表 3 分類結果の統合による 1 日単位の分類に関する評価結果
分類器

分類結果の統合による 1 日単位の分類手法

ベースライン

適合率 再現率F値

Minus

30.0

16.7

21.4

Plus

51.6

69.6

59.3

Ave

42.1

46.3

44.1

(A) を利用した分類器 Minus

48.136.141.3

4. 1. 2 節の分類器は，1 記事単位の分類器である．つまり，1Plus

58.2

69.663.4

日で入力データとして利用できる記事が 1 個でない限り，このAve

53.854.954.3

Minus

40.934.637.5

5. 1 日単位の分類(B) を利用した分類器

分類器は 1 日単位の分類結果ではなく複数の 1 記事単位の分類

Plus

51.4

58.154.5

結果を出力する．そのため，最終的に 1 日単位の分類結果を得

Ave

46.6

47.447.0

るための処理が必要となる．そこで，本節では 1 日単位の分類(C) を利用した分類器 Minus

61.5

47.153.3

Plus

69.0

80.074.0

Ave

66.0

66.7 66.3

結果を得るための処理を解説する．

5. 1 提 案 手 法
1 日単位の分類結果を得るための処理として 2 種類が考えられる．

•行う．すなわち，n 日交差検定を行う．

入力の選別による 1 日単位の分類手法

5. 2. 1 入力の選別による 1 日単位の分類に関する評価実験– 以下の 3 種類の条件で選別した記事をそれぞれ入力とし，実際に 1 記事単位の精度が最も高かった (A) を利用した分類得られた分類結果を 1 日単位の分類結果とする器を用いて，入力記事選別 1，入力記事選別 2，入力記事選別

入力記事選別 1: タイトルが一番長い記事

3 の 3 種類の条件で選別された記事を入力として n 日交差検

入力記事選別 2: 入力記事全てを一つにして作成した記事定により評価実験を行った．その結果を表 2 に示す．1 記事単

入力記事選別 3: スコアリングによって抽出された 1 つの位の精度である表 1 の (A) の評価結果と表 2 を見比べてみる

記事と，入力記事を選別する前のＦ値と比べて，入力記事選別 1 は•−18.4 ポイント，入力記事選別 2 は −19.2 ポイント，入力記事分類結果の統合による 1 日単位の分類手法– 単純な多数決を用いて，1 日の入力データから得られた選別 3 は −13.8 ポイントとなっている．このように，入力記事複数の分類結果のクラス数の多いほうを 1 日単位の分類結果とを選別して 1 つに絞った結果，1 記事単位の精度よりも悪い精する度となった．

入力記事選別 3 に適用するスコアリング手法として，本論

5. 2. 2 複数の分類結果の統合に関する評価実験

文では展望台システム [10] を利用する，展望台システムとは，実際に n 日交差検定を用いて多数決による分類結果の統合のキーワード抽出に基づく重要文抽出の 1 つであり，単語の出現結果を集計し，精度を評価した．その結果を表 3 に示す．1 記

頻度によるキーワードを手がかりとして，文章の主題となる事単位の精度である表 1 と表 3 を見比べてみると，分類結果をキーワードを単語間の関連に基づいて抽出し，低頻度のキー統合する前の F 値と比べて，ベースラインは −10.7 ポイント，ワード中からも文章の主題に合致しかつ文章を特徴付けるキー(A) を適用した分類器は −13.2 ポイント，(B) を適用した分類ワードを取り出す．そして，このキーワードの評価値をもとに器は −11.8 ポイント，(C) を適用した分類器は +1.7 ポイント

文のスコアリングを行い，重要文を選定する．となっている．このようにベースライン，(A) を利用した分類5. 2 実験

器，(B) を利用した分類器では，多数決による分類結果の統合

ここでは，実際に 1 日単位の分類に関する実験を前述の 2 種を行ったために，1 記事単位の精度よりも悪い精度が出ている．

類の方法を用いて行う．まずは，評価方法を説明する．ここで，一方，(C) を利用した分類器を用いた分類結果の統合のみ精度n 日分のデータが存在すると仮定する．この実験の目的は 1 日が向上している．そこで (C) の結果について分析を行った．

単位での分類結果を得ることであるため，各日ごとにその日にまず最初に，(C) についてはフィルタを適用したことで 1 日属している記事に対して入力の選別もしくは分類結果の統合を- 94 -—4—表4

フィルタ別の欠損日数(A)

0日

(B)

25 日

(C)

40 日

ࡇࡢ஦౛ࡣ࠶ࡿ᪥࡟ᒓࡍࡿグ஦ 8 ࡘࡢ࠺ࡕ㸪6 ࡘࡀ Plus ࡜ࡋ࡚
2 ࡘࡀ Minus ࡜ࡋ࡚ศ㢮ࡉࢀࡓࡇ࡜ࢆព࿡ࡋ࡚࠸ࡿ

7

フィルタ 欠損日65

適合率 再現率Plus ࡢグ஦ᩘ

表 5 (C) を利用した分類器による分類結果の統合に関する評価結果

F値

1 記事のみ67.0

67.7 67.4

2 記事以上

64.4

63.6

64.04

ከᩘỴ࡟ࡼࡿศ㢮ࡢቃ⏺⥺

32のうちに 1 個も記事が存在しないため予測ができない欠損日が全データ 82 日中で 40 日存在していたことがわかった．全デー

1

タ 82 日中の各分類器の欠損日を表 4 に示す．フィルタによっ0て除去された欠損日のデータは分類が失敗しやすい日であるこ

012とを考えると，欠損日が半分近くもある (C) の精度が他の分類器の精度よりも上がるのは当然であり，表 3 の (C) の精度は必34Minus ࡢグ஦ᩘ567

図 4 分類結果を可視化した散布図 (Plus クラス)ずしも信頼できない．
さらに，多数決という統合法の観点から分析したところ，1集合を 1 事例とし，その事例に含まれる記事の分類クラスの数日に利用できる記事が 1 個だけの日が多く存在していた．(C)を説明変数として散布図を作成した．散布図は表 1 で一番精度のフィルタを適用した後の 1 日に利用できる記事数が 1 個だけが高い (C) のフィルタを適用したデータで作成するべきだが，だった日は (C) の全データ 42 日中で 31 日であった．約 7 割

5. 2. 2 節で説明したように (C) のフィルタ適用後は約 7 割が 1が 1 日に 1 記事だったことから，(C) を利用した分類器の分類日 1 記事となっているため，多数決を分析するには適切でない．

結果の統合の精度は統合前の 1 記事単位の精度の影響を大きくよって，表 1 で次に精度が高かった (A) のフィルタを適用した受けていると考えられる．そこで，1 日に 1 記事のみの日と，1データ（すなわち表 3 の (A) に関する結果）で正解クラス別に日に 2 記事以上ある日で分けて再評価を行った結果を表 5 に示作成した散布図を図 4，図 5 に示す．図中の直線が多数決のたす．1 記事のみの日はその記事の分類結果を 1 日単位の分類結めの境界線を表している．すなわち，直線の上側に存在すれば果とし，2 記事以上ある日は多数決を用いた分類結果の統合にPlus，下側に存在すれば Minus と分類されることを意味する．

より評価した．表 5 の結果では，1 日に 1 記事のみの日が 1 日

したがって，Plus の事例をマッピングした図 4 を考えれば，直に 2 記事以上ある日の F 値と比べて 3.4 ポイント高くなってい線より左上に事例が多く存在することが望ましい．同様に図 5る．また，1 日に 2 記事以上ある日の F 値 64.0 は表 1 の F 値

では，右下に存在することが望ましい．しかし，両方の図から64.6 よりも低い値であるため，表 3 で (C) を利用した分類器

わかるように，マッピングされた事例は散布図上にまんべんなのみ分類結果の統合の精度が上がったのは 1 日に 1 記事のみのく分布しており，これは，多数決では正しく分類できないこと日が精度を引き上げたからであると考えられる．

を意味している．

5. 3 1 日単位の分類に関するエラー分析

6. お わ り にまずは，入力の選別による 1 日単位の分類（5. 2. 1 節）で精度が低かった原因についてエラー分析を行った．この入力記事

本研究では，Web ニュースを用いて日経平均株価の予測をの選別は，正しい予測値が得られるような特徴を持った記事を行った．また，フィルタによって機械学習に用いるデータを選正しく選別できれば，分類精度もあがるのではないかという考別することで予測精度が向上するかどうかの実験を行い，実際えに基づいている．そこで，選別されるべき記事を人手で確認に精度が向上したことを確かめた．そして，１記事単位の分類したところ，互いの記事が非常に似通っており人間でもどの記器から最終的に１日単位の分類結果を得るための処理として複事を選択すべきか分からないような場合がほとんどであるとい

数の入力記事を選別して入力を 1 つに絞る方法と複数の分類結うことがわかった．具体的には，同じ事柄について異なる著者，果を統合する方法を提案し，実際に実験と評価を行った．その出版元が記事を作成した程度の差異しか見られなかった．この

結果，この 2 種類の方法はともに，1 日単位の分類結果が 1 記ことから，5. 2. 1 節で用いた入力記事選別 1，入力記事選別 2，事単位の分類精度を維持できず，精度が大きく下がった．入力

入力記事選別 3 のような条件では正しい記事を選別することはの選別による 1 日単位の分類の精度が下がった原因を対象とな難しいと考えられる．

る記事を人間が読んで分析したところ，人間でも正しい記事を次に，分類結果の統合による 1 日単位の分類（5. 2. 2 節）で選択できないほど記事が似ており，正しい記事を選別するのは失敗した多数決についてのエラー分析を行った．まずは，多数難しいということが分かった．また，分類結果の統合による 1決に用いた分類結果を可視化するために，1 日分の分類結果の日単位の分類の精度が下がった原因を散布図を用いて分析した- 95 -—5—

76Plus ࡢグ஦ᩘ54321001234Minus ࡢグ஦ᩘ567

図 5 分類結果を可視化した散布図 (Minus クラス)

ところ，多数決による分類結果の統合自体が適切な方法ではないということがわかった
今後の方針としては，予測の精度をさらに上げるために，素性に現在の BoW ではなくもっと高次の言語情報を用いたり，分析に用いる媒体を Web ニュースだけでなく別の媒体も利用するなどといったことが考えられる．
文

献[1] 高橋宏圭，関和広，上原邦昭， 株価回帰と Web ニュース記事
分析を組み合わせた株価動向推定 ，電子情報通信学会，信学技報，pp.103-108，2012．
[2] 丸山健，梅原英一，諏訪博彦，太田敏澄， インターネット株式
掲示板の投稿内容と株式市場の関連性 ，金融情報学研究会，第2 回研究会，2013．
[3] 辻洋平，古宮嘉那子，小谷善行， Web ニュース中の複数企業に対応した株価予測 ，電子情報通信学会，信学技報，pp.109-113，
2011．
[4] 前川浩基，中原孝信，岡田克彦，羽室行信， 大規模ニュースと株価収益率の予測可能性について ，日本オペレーションズ・リサーチ学会，2013 年春季研究発表会，pp.108-109，2013．
[5] Heeyoung Lee，Mihai Surdeanu，Bill MacCartney，Dan Jurafsky， On the Importance of Text Analysis for Stock Price
Prediction ，Proceedings of the Ninth International Conference on Language Resources and Evaluation，2014[6] 和泉潔，後藤卓，松井藤五郎， 経済リポートのテキスト分
析による金融市場動向推定 ，電子情報通信学会，信学技報，pp.107-111，2011．
[7] 迫村光秋，和泉潔， twitter テキストマイニングによる経済動向分析 ，金融情報学研究会，第 9 回研究会，2013．
[8] Bollen Johan，Huina Mao，Xiao-Jun Zeng， Twitter moodpredicts the stock market ，Journal of Computational Science，2 (1)，pp.1-8，2011[9] Vladimir Vapnik， The Nature of Statistical Learning Theory ，Springer-Verlag，1995．
[10] 砂山渡，谷内田正彦， 文書要約のための特徴キーワードの発見による重要文抽出法-展望台システム- ，情報処理学会研究報告，
自然言語処理研究会報告，pp.103-110，2000．

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