抄録
近年，証券会社によるオンライントレードサービスの充実により，デイトレーダーが増加している．また，インターネットを介して，証券会社などから容易に株価情報を得ることも可能となったため，これを利用して本研究室ではこれまで，デイトレーダーのサポートおよび戦略の解析のために，デイトレードエージェントフレームワーク（Day Trade Agent Framework: DTAF）を提案し研究してきた．DTAF は板情報を含む実市場の状況を数秒刻みで再現することができるため，デイトレード戦略の学習や進化が可能である．現在，DTAF を用いた遺伝的プログラミング（Genetic Programming:GP）による学習によって優秀な戦略の獲得を目指しているが，GPで用いるノードについては十分な考察はなされていない．そこで本研究では，ノードの変更機構を有する GP を用いて，戦略の有効性と用いるノードの関係について示す．
