感情によるマルチモーダル AI を利用した IPO 株価推定

抄録

IPO 及び New Stage（市場変更）時に放映される StockVoice TV 出演社の社長や他出演者の表情・声の特徴量・テキストを基にした感情特徴量が株価に与える影響について、機械学習を通じた検証を行った。価格データについては、株式会社 Quick 様から提供して頂いたデータを利用し、検証対象として番組全体の感情特徴量と翌日の終値、及び番組中の一分ごとの感情特徴量と次点の一分足の終値の学習を行った。本研究では、目・耳・言葉の三系統のマルチモーダルな特徴抽出を行う事で予測の精度を上げることが出来るのではないか、という仮説のもと検証を行った。日足に関しては、SVM・ロジスティック回帰に特徴量を入力し二値検証を行い、１分足は５秒ごとの特徴量を入力とし、XGBoost 及び DNN を用いた３クラス分類による検証を行った。