近年、時系列データや金融指標を用いたテクニカル分析やファンダメンタル分析、さらにニュース情報を用いたテキスト分析など様々な形で株価の予測が行われている。我々は、テクニカル分析などを用いたアルゴリズム取引が増えていることを考慮し、複数のテクニカル指標を用いた機械学習による株価予測の手法を提案する。この際に、企業の決算発表やニュースリリースなどテクニカル分析以外の要因の影響を考慮し、テクニカル分析による当てはまりが良い銘柄、悪い銘柄などを分類した上で作成した学習・評価データを作成して評価を行うと共に、複数のテクニカル指標の組み合わせ方法について検討を行う。
