ラフ集合を用いたTickデータからの市場変動知識の獲得

抄録

ラフ集合理論は、Z.Pawlakにより提案された手法であり、複数の属性を持つ集合から、知識をルールの形で獲得することができる。このラフ集合理論を用いて、株式の日中変動データから予測に関する知識を獲得することを目的とする。株式の日中変動データは、Tickデータとも呼ばれ、株式の取り引きが成立するごとに、そのときの値が記録される。本研究はこのデータから将来の市場変動を予測するための知識を獲得することを目的としている。また、株式銘柄の違いにより、得られる知識も異なるのかを検証する。