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
NLC2016-43(2017-02)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

専門家記事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 情報工学府 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，独自の着眼点にしたがって市場の分析を行っている．本研究では，この着眼点，つまり，分析にどのような情報が必要なのかという知識を専門家の分析記事から抽出し，これにより機械学習の精度が向上するかの検証と新素性の提案を行う．
キーワード

株価予測，サポートベクターマシン，テキストマイニング，Web ニュース，専門家記事

Stock market prediction from Web news using expert articles and machinelearning
Ko ICHINOSE† and Kazutaka SHIMADA†† Kyushu Institute of Technology, Graduate School of Computer Science and Systems Engineering
680–4, Iidukasi, Fukuoka, 820–8502 Japan
E-mail: †{k_ichinose,shimada}@pluto.ai.kyutech.ac.jp

KawaduAbstract 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 has an 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 extract viewpoints for analyzing web-news from analysis’s articles of anexpert and apply the viewpoints and a machine learning technique into the method. Then, we classify the next
day into

UP

or

DOWN

by using the articles of a day. The experimental result shows the eﬀectiveness of

extracting viewpoints from expert articles.
Key words Stock price prediction，SVM，Text mining，Web news，Expert articles
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

1. は じ め に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

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

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

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

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．

えられる．

- 19 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2017 by IEICE

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
ニュース

ニュース

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には Twitter，新聞，インターネット掲示板，Web ニュースな

着眼点で絞り込む

すべての情報を抽出する

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

A

E

I

A

E

I

B

F

J

B

F

J

C

G

K

C

G

K

分析記事

高く，即時性に優れている．辻ら [3] の研究では Web ニュース
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

必要な情報
のみ残る

無駄な情報はノイズとなる

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
システム

システム

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

従来手法

提案手法

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

図 1 システムのイメージ図

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

Fig. 1 Illustration of our system

的ではない．
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

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

価は，東証一部に上場している約 1900 社の中から選ばれた，日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本を代表する 225 社の株価の平均である．この指標は，日本のも相対的に 10%も精度が上がることを示した．他にも，イン景気を判断する上での重要な指標と考えられており，投資家が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．この指標を正確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に予測することは投資判断に役立つと考えられる．

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

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

機械学習を行うことが一般的であるが，Web 上に溢れる多様な向を推定する手法を開発した和泉ら [7] の研究がある．さらに，

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市場に影響を与える多様な情報を自ら取捨選択し，独自の着眼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

点に従って市場の分析を行っている．要するに，重要なのは市することで，Twitter 上の膨大な情報の中から，経済動向の分析

場に影響がありそうな情報だけであり，膨大なテキスト情報の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迫大部分が不要な情報であると捉えることができる．そのため，

村ら [8] の研究がある．Twitter を用いたものは他にも Bollen

頑健な予測モデルを作成するためにはどの情報が市場の分析にら [9] の研究がある．Bollen らはツイートにおける気分に注目必要なのかを判断するための着眼点が必要だと考えられる．過し，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

去に我々 [4] は，独自にフィルタを作成することで機械学習にの予測を行っている．

必要なニュースと必要でないニュースを仕分け，結果的に株価

このように様々なテキスト情報を対象とした，金融テキストの予測精度を向上させることに成功している．しかし，我々のマイニングの研究が行われているが，専門家の書いたテキスト

フィルタは株の専門家ではない者がヒューリスティックで作成

情報からそのノウハウや知見を抽出するような試みを行っていしたものであるため，そのフィルタが本質的に適当かどうかはる研究はない．そこで，本研究では Web で配信されている専不明である．そこで，我々はネット上で配信されている専門家

門家の分析記事から市場の分析のための着眼点を抽出することが分析した株や経済に関する記事に注目する．これらの記事はによって，Web ニュースを情報源とした日経平均株価予測を専門家の独自の視点に基づいて分析が行われたものであり，専行う．

門家という視点での分析の着眼点を多く含んでいると考えられる．そこで本研究では，この着眼点という分析に必要な情報が3. 対象データ

どのようなものなのかを専門家の分析記事から抽出し，これに本研究に用いる 2 種類のデータについて説明する．

より機械学習の精度が向上するかの検証を行う．あわせて，専3. 1 Web ニュース

門家の記事を使った機械学習のための新素性の提案も行い，そ本研究では訓練事例となる実験データに Web ニュースと日の有効性の検証を行う．本システムのイメージを図 1 に示す．

経平均株価の終値を用いる．記事の獲得には Yahoo ファイナス（注 1）という Web サイトを利用する．この Web サイトは複数

2. 関 連 研 究のニュース配信サイトで配信される記事のリンクを「日本株」，

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 [5]「FX」，「市況・概況」，「経済総合」のように記事のカテゴリ毎にの研究がある．前川らは，大量の記事データから投資家が反応

毎日まとめている．このサイトで 2015 年 1 月 5 日〜12 月 13

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

日の間に配信されたものを対象に，以下の 3 つの条件を満たす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を持つかどうかの検証を行った．Lee ら [6] は，企業が提出す（注 1）：http://finance.yahoo.co.jp/- 20 -—2—

記事を収集する．

日経平均終値は７１円高、日精線がＳ高、富士通ゼも高い(1) 「日本株」に分類されているもの

索引語

単語の抽出

1.日経平均
2.株価
3.富士通ゼ
4.高い
5.トヨタ
6.S安
7.S高

(2) 株式市場が閉じた後に配信されたもの(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) の条件も市場が開い{日経平均終値，71円，高，日精線，S高，富士通ゼ，高い}
素性ベクトル化
検索

1

1

0

0

1

2

3

4

5

6

7

× 重み

B

図 2 テキストデータのベクトル化の流れ

うが次の日の日経平均に影響すると考えたからである．また，Fig. 2 Vectorization of text(3) の条件は平日にしか市場は開かないために付けた．
処

0

1

A

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のほ

前

1

理

集めた Web ニュースはそのまま使用せず，前処理として以る Bag-of-Words と本研究で提案する専門家の分析記事を用い下の処理を適用する．

た索引語の作成について説明する．また，以下の 4 種類の手法

Step1 全 Web ニュースを配信日毎に分割する（1）〜（4）は図 2 中の A の索引語の作成方法に該当し，（5）Step2 各配信日毎の全 Web ニュースから，日経平均株価を

は B の重みに該当する．

構成する 225 銘柄の企業名と「日経平均」を含んでいる 1 文の

(1) Bag-of-Words (BoW)
一般的にテキストをベクトル化するのによく用いられる素性

みをそれぞれ抽出する

Step3 抽出された各文を各銘柄にまとめて 1 文書とするである Bag-of-Words を利用する．全ての Web ニュースに対

この前処理を行った Web ニュースを学習データ作成の対象として形態素解析を行い，品詞が「名詞」，「動詞」，「形容詞」でする．

ある単語から索引語の集合を作る．同じように，次は学習デー

3. 2 専門家の分析記事

タ用の各 Web ニュースに対しても形態素解析を行い，品詞が本研究では市場の分析のための着眼点を専門家の分析記事

「名詞」，
「動詞」，
「形容詞」である単語から検索語の集合を作から抽出する．記事の収集には Yahoo ファイナンスの株価予る．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のサイトを利用する．このサイトでは「日本株」，「日経平ずつ見ていき，検索語の集合にも登録されていれば 1，されて均」，「NY ダウ」，「米国ドル」などを対象として今後その対象いなければ 0 としてベクトルを作成する．このように，索引語がどのように変化するのかといった予想を様々な専門家が独自の集合の大きさが作成するベクトルの大きさとなり，検索語のの分析を行い，不定期に配信を行っている．このサイトで 2015

集合を使ってそのベクトルの各値を 1 か 0 かに決定する．な

年 6 月 30 日〜2016 年 5 月 24 日の間に配信されたもので，「日

お，形態素解析器には MeCab（注 3）を用いる．

経平均」を対象とした記事を収集する．

(2) 専門家の分析記事を用いた Bag-of-Words (E-BoW)

（注 2）

想

この素性は (1) Bag-of-Words の索引語の作成に用いるデー

4. 提 案 手 法

タを Web ニュースから専門家の分析記事に変更したものであ

本研究では，専門家の分析記事から株価予測のために必要なる．すなわち，専門家が使っている語彙のみを索引語に利用す情報がどのようなものであるか，いわゆる市場の分析に必要なる．これにより，専門家の着眼点を取り入れる．具体的には，着眼点を抽出し，その着眼点に従って Web ニュースから学習

全ての専門家の分析記事に対して形態素解析を行い，品詞がデータを作成することにより機械学習による株価予測の精度が

「名詞」，
「動詞」，
「形容詞」である単語から索引語の集合を作向上するかの検証を行う．また，本研究で行う株価予測は教師

る．次に学習データ用の各 Web ニュースに対して形態素解析

あり学習をもとにしたものであり，予測の対象は翌日の日経平を行い，品詞が「名詞」，「動詞」，「形容詞」である単語から検均株価が前日の終値と比較して上昇するか下落するかの 2 値

索語の集合を作る．以降は (1) Bag-of-Words と同様である．

である．この予測に直接用いる情報は前日に配信された Web(3) 専門家の分析記事を用いた Bag-of-Keywords (E-BoK)

ニュースのテキスト情報とする．

この素性は Peng ら [10] が使用している Bag-of-Keywords

専門家の分析記事から着眼点を抽出する方法と，それに基づ(BoK) を参考にしている．彼らは分散意味表現と Bootstrap

いた素性について以降で説明する．

法を利用することにより，ニュースのテキストデータから，初4. 1 テキスト情報を用いた素性期値として少数の重要な単語を選択するだけで数多くの重要そ

機械学習でニュース記事を情報源として扱うには，テキスト

うな単語を集めてくることを可能としている．彼らの BoK をを固定長のベクトルとして表現する素性が必要である．本研究

応用することで，専門家の分析記事から着眼点を抽出しつつ，では，図 2 のように，あらかじめ用意しておいた索引語を用い

BoW の大きな問題点である単語スパース問題を回避することて，その索引語に登録されている単語がテキストに含まれていが期待できる．これを本研究に適用するために Peng らの BoK

るかどうかをベクトルで表現する方法を素性として採用する．

の手法の一部の変更を行う．次に，具体的なアルゴリズムにつ

ここでは，その一般的な手法であり本研究のベースラインとないて説明する．

（注 2）：http://info.finance.yahoo.co.jp/kabuyoso/（注 3）：http://mecab.googlecode.com/svn/trunk/mecab/doc/index.html- 21 -—3—うに，次は学習データ用の Web ニュース記事に対しても係り
初期シード:｛為替、急落｝

受け解析を行い，全ての「動作主+動詞」のペアから検索語の集合を作る．そして，索引語の集合に登録されている全てのペアを一つずつ見ていき，検索語の集合にも登録されていれば 1，

分析記事

されていなければ 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，係り受け解析器には CaboCha（注 4）を用いる．

(5) ニュース記事の影響度 (ES)

単語の類似度を計算

この素性はあるニュース記事がどれくらい日経平均に影響を｛為替、急落、急騰、反落、反発、NYダウ、…｝

与えるかを測るための指標である．投資家は日々配信される
図3

ニュース記事を投資するかどうかの判断材料の一部として利用

索引語獲得のイメージしていると考えられる．そのため，日本の相場動向を測る指標

Fig. 3 Extracting of word indexesとして最も用いられる日経平均株価はニュース記事によってまず，本研究では最新の分散意味表現手法の一つである

少なからずの影響を受けていると考えられる．しかし，全てのWord2Vec [11] と Bootstrap に基づいて単語の選択を行う．

ニュース記事が一様に影響度を持っているわけではなく，当然

Word2Vec のアルゴリズムは高い精度で意味表現ベクトルを作ながら記事の内容によって持っている影響度が異なるはずであ成できることで知られている．学習データとしてテキストデー

る．それぞれの記事がどのくらいの影響度を持っているかを調タを与えると，そのテキストに出現する各単語を，その周辺にべることは難しい．そこで本研究の予測対象である日経平均株

現れる単語の情報を用いることで，高々数百次元のベクトルと価を構成する 225 社の企業に注目する．日経平均株価を構成す

して表現する．このように単語を意味表現ベクトルとして表す

るこれらの企業に関する記事は比較的大きな影響度を持っていことで，単語同士の類似度を測ることができるようになる．

ると考えることができ，特定の企業の株価に注目することで，この Word2Vec を用いて以下のステップで E-BoK を構築

日経平均株価との株価の連動度合を求めることができる．よっする．

て，本素性はニュース記事の日経平均株価に与える影響度を，（ 1 ） 専門家の分析記事から Word2Vec のモデルを学習する

日経平均株価と 225 銘柄の株価の相関係数を求めることによっ（ 2 ） 初期シードとなる単語を人手で選択するて表す．よって ES は [-1,1] の範囲の値をとる．今回は，2015（ 3 ） ニュース記事に含まれている全単語とそれぞれのシー

年 1 月 5 日〜2015 年 12 月 30 日までの過去の株価から，日経

ドとの意味表現ベクトルの類似度を計算する

平均株価と 225 銘柄間の相関係数をそれぞれ求める．そして，（ 4 ） 類似度が高い各 TOP10 をシードに追加する

各銘柄ごとに作成される素性ベクトルに対応する銘柄の相関係（ 5 ） 3 と 4 を繰り返す

数を重みとして掛けることで，素性ベクトルにニュース記事の反復処理を行い，最終的に得られた単語群を E-BoK の索引語

影響度を反映させる．

とする．また，類似度の計算は単語空間内の二つの単語の類似

4. 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

度を表すコサイン類似度を用いる．この反復処理のイメージを
図 3 に示す．

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(4) Bag-of-Tuple (BoT)

器には SVM [12] を，機械学習を行うツールには Weka（注 5）を使BoW や BoK はニュース記事に特定の単語が出現しているか用する．3. 節の Web ニュースに 4. 1 節で説明した素性を適用していないかの情報しか持っていない．しかし，専門家の分析して学習データを作成する．具体的には，4. 1 節の（1），（2），

記事は分析が主な内容であることから，例えば，「海外の動きが（3），（4）の方法で作成した索引語を使って，3. 節の前処理が行少ないですし〜」，「日経は強い動きが続いていますので〜」のわれた後の Web ニュースをベクトル化する．Web ニュースのような文章から分析の着眼点を単語の出現だけで捉えきること

ベクトル化のイメージを図 4 に示す．図 4 のように，各日毎に，は難しい．この例での抽出したい着眼点とは「海外の動きが少

各銘柄のニュースデータを 4. 1 節のそれぞれの索引語でベクトない」や「強い動きが続く」といった情報であり，「続く，海外ル化し，適宜 4. 1 節の（5）ES で重みづけし，得られたベクトの動き，強い動き，少ない」といった個々の単語の出現情報でルを単純な加算で合成することによりその日のニュースデータ

はない．そこで，分析に必要なのは起点となる動詞とその動作の素性ベクトルを 1 つ得ることができる．この素性ベクトルに主であると仮定し，専門家の記事から分析の着眼点として「動教師値を付与することで学習データができる．なお，合成前に作主+動詞」のペアを抽出して使用する Bag-of-Tuple(BoT) を得られるベクトルはその日のニュース記事に出現する 225 銘柄提案する．次にアルゴリズムについて説明する．

の企業数に左右されるため，日によっては 1 個〜226 個（0 の

まず，全ての専門家の分析記事に対して係り受け解析を行い，全ての「動作主+動詞」のペアで索引語の集合を作る．同じよ（注 4）：http://taku910.github.io/cabocha/（注 5）：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/- 22 -—4—

評価には Leave-one-out 交差検定を用いた．また，（3）E-BoKWebニュースの索引語を作成する条件として，今回は初期シードとして9/5の「トヨタ」を含む1文を集めたもの
2016/09/05

リ

スク，経済指標，急落，シグナル，売る，買う，底堅い，上昇

トヨタ.txt
ソニー.txt

素性ベクトル × ES
素性ベクトル × ES……

……

住友商.txt

トレンド，下降トレンド，期待感

合
成
（
単
純
加
算
）

素性ベクトル × ESの 10 単語を人手で選択して与え，最終的に 1202 単語を索引語として獲得した．実験結果を表 2 に示す．まず，専門家記事を用いた単純な BoW である（2）E-BoW をベースラインとして F 値で比較すると，（3）

E-BoK は 0.5 ポイント，（4）BoT は 1.2 ポイント上昇してい2016/09/06

る．この結果から，（3）と (4) はより効果的に専門家の分析記……

事から分析の着眼点を抽出できていることがわかる．

図 4 Web ニュースのベクトル化のイメージ

次に，（5）ES の重み付けによる精度の変化を比較する．表Fig. 4 Vectorization of web-newsの結果から分かるように，重み付けを行った結果，重み付けを

表 1 専門家の分析記事の有効性の実験結果

行う前より F 値が（2）E-BoW は 6.2 ポイント，（3）E-BoK

Table 1 The results of classifiers using expert articles

は 1.6 ポイント下落している．一方で，（4）BoT は 1.3 ポイン

分類器（1）BoW

適合率

再現率

F値

正解率

ト上昇している．このことから，ニュース記事の影響度による

Minus

36.0

20.7

26.3

-

重み付けはどんな素性でも精度が向上するわけではないが，一

Plus

57.4

74.4

64.8

-

部の素性では精度向上の効果があることがわかった．

Ave

48.6

52.4

49.0

52.3

48.4

35.6

41.1

-

ES は相関係数であることから，0 に近い値ほどニュース記事は

Plus

62.2

73.6

67.4

-

日経平均株価に影響を与えないということである．このため，

Ave

56.5

58.0

56.6

58.0

（2）E-BoW Minus

この実験では（5）ES の全ての値を重みとして利用したが，ES が低い値のニュースデータを学習データに用いるのは好ましくない可能性がある．そこで，使用する ES に閾値を設定し，時はベクトルを作らない）の差異がある．

（4）BoT + （5）ES の分類器の精度がどのように変化するか

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を実験してみた．その結果を図 5 に示す．図の横軸が ES の絶た (Plus) か下落した (Minus) かの 2 値を用いる．具体的には

対値の閾値であり，例えば，閾値が 0.1 ならば各銘柄の相関係

以下のようにする．

数の絶対値が 0.1 以下となる銘柄に関するニュース記事を学習

教師値 =


P lus

データに用いない．そして，縦軸がその閾値で学習を行った場(次の日の終値 > 前日の終値)合の分類器の F 値を表している．また，黄色のグラフはその閾M inus (次の日の終値 <= 前日の終値)値を設定したときに学習データに使用するデータとして残った銘柄の累計を表している．例えば，閾値が 0 の時は 212 日間でこの式を用いて教師値を決定する．

5. 実

累計 11,002 銘柄，1 日平均 52 銘柄を使用して学習データを作験成している．この図から分かるように，閾値を大きくしていく

5. 1 専門家の分析記事の有用性の検証

ほど F 値は右肩下がりになっていき，同時に使用銘柄数も右肩

まずは，4. 1 節の（1）Bag-of-Words (BoW) と（2）専門家

下がりになっていることがわかる．特に，閾値が 0.9 の場合にの分析記事を用いた Bag-of-Words (E-BoW) の素性と 3. 節の使用するデータ数は最大数の 4.8%程にまで激減しているため，

Web ニュースで作成した学習データで機械学習を行い，分類

健全な学習が行われているとは言い難い．この結果から，ES実験を行った．評価には Leave-one-out 交差検定を用いた．そは閾値を設けずに全てを重みとして使用するのが一番妥当であの結果を表 1 に示す．評価項目は Plus クラスと Minus クラス

るということが分かった．

の適合率と再現率と F 値と正解率である．F 値とは，適合率と5. 3 今後の課題

再現率の調和平均である．また，表中の Ave は Plus と Minus

5. 1 節の実験結果から，専門家の分析記事から Web ニュースの加重平均である．表 1 の結果を見てみると，ベースラインのの分析のための着眼点を抽出することの有効性を検証すること（1）BoW の F 値と比較して（2）E-BoW は 7.6 ポイント上昇ができた．また，5. 2 節の実験によって，より効果的に分析のしていることがわかる．またその他の全ての項目でもベースラ

着眼点を捉えることができるいくつかの分類器を作成すること

インを上回っている．この結果から，専門家の分析記事中の単ができた．この節ではこれらの結果を踏まえて，分類器の予測

語のみを Web ニュースのベクトル化のための索引語に利用す精度をさらに向上させるための手法について考える．
まず考えられるのが 5. 2 節のいくつかの分類器を組み合わせることが有効であるということがわかった．

5. 2 専門家の分析記事を応用した素性の実験ることである．それぞれの分類器の特徴を考慮して，予測しや次に，4. 1 節の専門家の分析記事をさらに応用した素性であすい日や失敗しやすい日などの傾向を把握することができれば，る（3）E-BoK と（4）BoT，それと，ニュース記事の影響度

互いの長所をいかした予測システムを構築することができる可を考慮した重み（5）ES を用いた分類器の評価実験を行った．

能性がある．ここで，組み合わせとして考えられるのが最も分- 23 -—5—

表 2 専門家の分析記事を応用した素性の実験結果

表 3 正解日の差異

Table 2 The result of classifiers using new features applied expert

Table 3 The diﬀerence of the day that classifiers predict correctly

articles

No.

演算

正解日の数

適合率

再現率

F値

正解率

1

E-BoK ∩ BoT

81 日

38.2%

Minus

48.4

35.6

41.1

-

2

E-BoK ∪ BoT

167 日

78.8%

Plus

62.2

73.6

67.4

-

3

E-BoK ⊕ BoT

86 日

40.6%

Ave

56.5

58.0

56.6

58.0

Minus

48.1

42.5

45.1

-

Plus

63.0

68.0

65.4

-

ちどちらか一方しか正解できない 86 日のデータに二つを区別

Ave

56.8

57.5

57.1

57.5

できるような傾向があるのかなどを分析していく必要がある．

Minus

49.3

41.4

45.0

-

Plus

63.3

70.4

66.7

-

Ave

57.6

58.5

57.8

58.5

本研究では，専門家の分析記事を利用して Web ニュースの分類器(2) E-BoW(3) E-BoK(4) BoT(4) BoT+(5) ES

6. お わ り に

38.6

25.3

30.6

-

分析のための着眼点を抽出することで機械学習による日経平均

Plus

58.1

72.0

64.3

-

株価予測の精度が向上するかの実験を行った．また，専門家の

Ave

50.1

52.8

50.4

52.8

分析記事からより効率的に着眼点を抽出するための素性をいく

Minus

45.8

43.7

44.7

-

つか提案し，実際に分類器を作成して実験することでより精度

Plus

62.0

64.0

63.0

-

の良い分類器が作れることを確かめた．

Ave

55.4

55.7

55.5

55.7

Minus

51.4

42.5

46.5

-

Plus

64.3

72.0

67.9

-

Ave

59.0

59.9

59.1

59.9

(2) E-BoW+(5) ES Minus(3) E-BoK+(5) ES

割合 (正解日/212 日)

今後の方針としては，予測の精度をさらに上げるために，今回作成して精度の良かった分類器を組み合わせたシステムの開発を目指す．そのためにも組み合わせる分類器の分析を行い，特徴や予測が正解する日にどんな差異や傾向があるのかを重点F値的に調べていく必要がある．

61
14000

文

59
12000
57
10000

55

8000

53

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49

4000

47

2000

45

0
0

0.1

0.2

0.3
F値

0.4
正解率

0.5

0.6
BoT

0.7

0.8

使用銘柄数（累計）

0.9

1

閾値

図 5 ES の閾値による精度の変化

Fig. 5 The changes of values by threshold level for ES

類精度が高い（4）BoT+（5）ES （BoT-ES）と 3 番目に高い（3）E-BoK である．2 番目に高い（4）BoT はその素性の構成が BoT-ES と非常に似ているため組み合わせても意味がない
ことが予想できる．同じ理由でその他の組み合わせも最良とならない．次に，組み合わせた場合のシステムに精度向上の見込みがあるのかを検証するために E-BoK の分類器と BoT-ES の分類器の予測が正解する日にどのような差異があるのかを調べた．その結果を表 3 に示す．表の 1，2，3 はそれぞれ，E-BoKと BoT-ES が共に正解した日の数，E-BoK と BoT-ES のどち
らかまたはどちらもが正解した日の数，E-BoK と BoT-ES のどちらか一方のみ正解した日の数を表している．表の 1 と 2 から，二つの分類器は正解できる日が 38.2%ほどしかかぶっておらず，適切にどちらかを選択することができれば正解率の上限が 78.8%の予測システムを作ることができることを示している．
また，このようなシステムを作るためには，二つの分類器のう献[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．
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[4] 一瀬航，嶋田和孝， 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 ，電子情報通信学会，信学技報，Vol. 115，No. 70，2015，pp. 91-96[5] 前川浩基，中原孝信，岡田克彦，羽室行信， 大規模ニュース記
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ペレーションズ・リサーチ学会，58(5)，pp. 281-288，2013．
[6] 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[7] 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．
[8] 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．
[9] Bollen Johan, Huina Mao, Xiao-Jun Zeng, Twitter moodpredicts the stock market , Journal of Computational Science，2(1), pp. 1-8，2011[10] Yangtuo Peng, Hui Jiang, Leverage Financial News to Predict Stock Price Movements Using Word Embeddings andDeep Neural Newtworks , NAACL-HLT 2016, pp. 374-379．
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[12] Vladimir Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory , Springer-Verlag, 1995.

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