[3A]レビュー・金融分析

16:00 〜 16:25

[3A-01] iTransformerによる複数時系列データを用いた株価予測

*幸喜 礼佳¹、田原 康之¹、清 雄一¹ (1. 電気通信大学)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

Transformer、株価予測、時系列データ、機械学習

株価予測は金融市場における重要な課題であり, 機械学習を活用した研究が活発に進められている. しかし, テクニカル分析とファンダメンタル分析を統合した株価の研究は依然として少なく, 市場の複雑な相互関係を十分に捉えきれていないのが現状である. さらに, 近年注目されているTransformerベースの手法では, 複数の時系列データの統合がノイズとなり, 予測精度の低下を招く課題が指摘されている. また, 周波数分解手法も市場の周期性を適切に反映できておらず, 予測精度向上には限界がある. 本研究では, iTransformerを活用し, 時系列データの特性を活かした周波数分解を組み合わせることで, 株価の周期的変動やノイズを考慮した多変量時系列解析モデルを提案し, テクニカル指標, 経済指標などのファンダメンタル要因を統合することにより株価予測の精度向上を目指す.