株価予測にビッグデータ  売買注文から終値算出

2014年06月13日

株価予測にビッグデータ ネットのつぶやき分析 売買注文から終値算出

株価予測にビッグデータ ネットのつぶやき分析 売買注文から終値算出
///////
The closing price calculated from the tweet analysis buying and selling orders for big data net to stock price prediction

Prediction of stock prices is possible? -. The attempt will Tokihoguso to take advantage to analyze the vast amounts of information gathered, such as the Internet, this challenge the "big data" has begun. NTT DATA development indicators to capture the change of mood in the stock market from the short post tweets of site "Twitter". Kabu.com Securities of major online securities also have started a service called "real-time stock price prediction." Advanced technology of advanced information age, has the potential to change fundamentally the way of investment. (Takahashi Hiroshitsugi)

■ NTT data

NTT data that has a contract with the U.S. Twitter is, can take advantage of all posts in Japanese. From the post of several tens of billion cases in the past three years, the company extracts the tweets contained abbreviation and company Nikkei Stock Average adoption issues, the word "Nikkei" and "market". Among them, I saw a number of tweets that contain the word positive or negative.

For example, I was the target, "was I passed in the Nikkei average", "stock market today is terrible" etc..

As a result, it will increase or decrease in the ratio of negative tweets as a percentage of the whole, having a high correlation index indicating the magnitude of fluctuations in the stock price that investors expect the "Nikkei Stock Average Volatility Index" was observed.

Nabeya Subaruichi chief scientist of NTT DATA mathematical system jointly developed the index "and the fact that a closer look at the number of tweets, can be a clue to see and the magnitude of the reverberation when there is a event to lower the stock price" I explains.

In addition to the institutional investors Upon to predict stock price movements, to improve the accuracy by the addition of this element is expected, that you get used as one of the information to be provided to individual investors of customers such as financial institutions assumed be. Company is thinking that by "listening to feedback from market participants, you are considering the form of services provided" and (Sato, Yuichiro manager of Social Business Promotion Office), you want to grow the business to 100 billion yen in three years.

■ of kabu.com

On the other hand, of kabu.com is providing real-time stock price prediction from about two years ago. Data used for prediction, all buying and selling of stock order information that has been acquired securities companies under contract with the Tokyo Stock Exchange. Number of orders of the 1st 2500 thousands of about 20 million - According to the Tokyo Stock Exchange.

"Technology to match buy and sell orders arrive in a virtual, is calculated instantly" feature of this service, but (Nakazawa KanItaru deputy manager of the Systems Department). For example, before the start of trading, from buying and selling orders at the time, to calculate the expected price at the start of each stock that day, stocks or industries likely increasing number of buying and selling can be extracted. Since the expected price of the closing price at that time is also displayed in the transaction near the end, it becomes easy to catch the flow rate of the remaining time. However, since the expected price, they will change in the order is placed one after another, it is possible that under the symbol less Turnover especially from initial expectations continue to diverge (dissociation).

Overseas, in algorithmic trading of institutional investors that the computer issues a buy and sell order automatically in accordance with, for example, stock prices, and information on the net that has been applied already. It is noteworthy future, the accuracy of the stock price prediction by big data is improved or.
///////
株価予測にビッグデータ ネットのつぶやき分析 売買注文から終値算出

株価の予測は可能なのか-。この難題を、インターネットなどで集めた膨大な情報を分析する「ビッグデータ」を活用して解きほぐそうという試みが始まっている。NTTデータは短文投稿サイト「ツイッター」のつぶやきから株式市場のムードの変化をとらえる指標を開発。ネット証券大手のカブドットコム証券も「リアルタイム株価予測」というサービスを始めている。高度情報化時代の先端技術は、投資のあり方を根底から変える可能性を秘めている。(高橋寛次)

 ■NTTデータ

 米ツイッターと契約しているNTTデータは、日本語での全投稿を活用できる。同社は、過去3年分の数百億件の投稿から、日経平均株価採用銘柄の社名や略称、「日経平均」「市場」などの言葉が含まれるつぶやきを抽出。その中から、ポジティブまたはネガティブな言葉が含まれているつぶやきの数をみた。

 例えば「日経平均でもうかった」「今の株式市場はひどい」などを対象とした。

 その結果、全体に占めるネガティブなつぶやきの比率の増減などが、投資家が見込む株価の変動の大きさを示す指数「日経平均ボラティリティー・インデックス」と相関性が高いことが認められた。

 指標を共同開発したNTTデータ数理システムの鍋谷昴一主任研究員は「つぶやきの数を詳しく見ていくことで、株価を下げる出来事があったときにその余韻の大きさなどをみる手がかりになり得る」と説明する。

 機関投資家が株価動向を予測するに当たり、この要素を加えて精度を高めることが期待されるほか、金融機関などに顧客の個人投資家に提供する情報の一つとして活用してもらうことが想定される。同社は「市場関係者から意見を聴いて、提供するサービスの形態を検討している」(ソーシャルビジネス推進室の佐藤勇一郎課長)とし、3年後に100億円規模の事業に育てたい考えだ。

 ■カブドットコム

 一方、カブドットコムは約2年前からリアルタイム株価予測を提供している。予測に用いるデータは、証券各社が東京証券取引所と契約して取得している株式の全売買注文情報。東証によると1日の注文数は2千万~2500万件程度。

 このサービスの特徴は、「仮想で売買注文をつき合わせて、瞬時に計算する技術」(システム部の中沢康至課長代理)だ。例えば、取引開始前には、その時点での売買注文から、各銘柄の開始時の予想価格を算出し、その日、売買が増えそうな銘柄や業種が抽出できる。取引終了間際にもその時点での終値の予想価格が表示されるため、残り時間の相場の流れをつかみやすくなるという。ただ、注文が次々と入ることで予想価格も変わっていくため、特に売買量の少ない銘柄で当初の予想から乖離(かいり)していく可能性はある。

 海外では、株価水準などに応じてコンピューターが自動的に売買注文を出す機関投資家のアルゴリズム取引で、すでにネット上の情報などが応用されているという。今後、ビッグデータによる株価予測の精度が向上するかが注目される。
///////


rikezyo00sumaho at 07:08|PermalinkComments(0)