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進化計算手法にクラスタリングを応用した株式投資の戦略木最適化モデル
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/9729
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/97297c38e3f8-52e5-43d7-8583-59497836258f
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-JNL4901043.pdf (2.6 MB)
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Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Journal(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2008-01-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 進化計算手法にクラスタリングを応用した株式投資の戦略木最適化モデル | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Optimization Model of Strategy Tree in Stock Investment Based on Evolutionary Computation Applied by Clustering | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 論文 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||
| その他タイトル | ||||||||
| その他のタイトル | 知識処理 | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 鳥取大学工学部 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Faculty of Engineering, Tottori University | ||||||||
| 著者名 |
松村, 幸輝
× 松村, 幸輝
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| 著者名(英) |
Koki, Matsumura
× Koki, Matsumura
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本論文は，株式取引において適切な投資判断を行うトレーダモデルの構築を目指して，投資判断のための戦略木をテクニカル分析に基づいて設計し，進化計算手法で最適化する方法を提案した．そして，トレーダモデルが自律システムとして進化する過程を詳細に調べるとともにその有用性について検討した．その効果的な実現方法として，クラスタリングによる分類手法を用いて指標を系統的に整理し，そのセグメント化した指標の階層構造にヒューリスティックな手法である進化計算を適用した新しい戦略木生成方法を考案した．クラスタリングとしてはエントロピーおよび利得比基準によって指標を分類する2 種類の方法を用い，進化計算には遺伝的アルゴリズム（GA）と遺伝的プログラミング（GP）を用いた．これにより，本手法は，クラスタリングで指標を統計処理的に分類することによって戦略決定木を秩序立てて整然と構成することができ，また進化計算によって膨大な組合せの中から最適な終端子の組合せを見出すことを可能にするというハイブリッド型の性質を有することを特徴とする．これを用いて取引シミュレーションを実行した結果，GA 個体の次元数が多いにもかかわらず，比較的良好な運用成績を収めることができるなどの結果を得た．このことから，本提案手法は，クラスタリング手法によって探索空間を限定しロスを少なくしてシステマティックに，しかも進化計算手法による学習機能の高い生成過程を実現するという，両方の利点をあわせ持った優れた戦略木作成方法であると期待できた．また，戦略木の有効性を考察した結果，学習過程の株価トレンドなどの市場動向に敏感に影響を受けつつも，市場環境に応じた取引戦略を自律的に獲得する学習メカニズムを有することが分かった． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | This paper proposed a new method of making a strategy tree by combining the clustering and the evolutionary computation technique, in order to design an appropriate trader model which can make a suitable investment judgment in a stock dealing. The clustering was used for assorting the technical indexes and making a systematic tree based on entoropy and gain ratio. And GP and GA were used as the evolutionary computation for optimizing these segmented indexes having a hierarchical structure. This technique has the characteristic that can make the strategy decision tree in orderliness due to classifying the indexes by clustering with the statistical processing, and that can find the optimum set of the terminals among a huge combination by the evolution computation. Then the method of the hybrid type of clustering and GA turned out to be effective, and it is thought to be an excellent technique of making strategy tree. Moreover this technique has both advantages of high and systematic learning function in achieving the generation process, and of wasteless organization due to the limited search space. As the result of examining effectiveness of strategy tree, it is found out that this system is sensitively influenced by the market trend and, at the same time, it has the learning mechanism by which the dealings strategy is acquired in autonomy corresponding to the market environment. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00116647 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 49, 号 1, p. 457-475, 発行日 2008-01-15 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7764 | |||||||
