質問: 重回帰分析による株価予測に用いる変数 重回帰分析による株価予測に用いる変数で何か適当な ものはないか悩んでいます。 過去の価格や出来高などを入れると説明能力は上がりますが、実際に売買のシミュレーションをしてみると使いものになりません。 ニューラルネットといった手法を使わなければダメなのでしょうか・・・?
回答: 重回帰分析でも、ニューラルネットでも、 その他のデータマイニングの手法にしても、 万能な予測手法があれば、株価の売買は成り立ちません。 ですから、各手法の特長を生かして、 この手法では、「このようなデータに対しては有効」という作ったシステムの適用範囲を明確にすることが大事です。 範囲を区切ってやれば、用いる変数の数がどうこうではなく、実際に用いている変数から予測できる範囲はここまでだから、それ以上は人間の知性や勘で対処してください、といったシステムを作ることができます。 昨今の流れもそうですが、予測はあくまで予測なので、計算機が予測してくれるのがどこまでという境界を明確にして、それ以降を人間の知恵で補うというのが、一般的なやり方です。 その意味では、入出力間の関係の理解が難しいニューラルネットは、あまり賢い選択とはいえないでしょう。