026-03

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[[第26回研究会>026]]

* キーワード検索数とツイートの情報を用いたビットコイン価格の騰落予測 [#z088307c]

** 著者 [#b64365d3]
松田周也, 原尚幸(同志社大学)

**概要 [#jec1624f]
本発表では、深層学習を用いて既存のビットコイン価格の騰落予測手法の改良を目指す。Marius et al.(2018)では、ツイートの感情スコアとニュース記事の感情スコアを用いることで価格データのみでの騰落予測モデルより翌日のビットコイン価格の騰落予測精度を高められることが示されている。本研究では、ツイートの感情スコアにいいね数・被リツイート数・フォロワー数で重み付けをして算出した指標と、ニュース記事の感情スコアを記事の数で重み付けした指標に加え、Google トレンドでの「ビットコイン」の検索数を説明変数に加えることで大幅に精度を向上させられることを示す。

**キーワード [#y6fe5755]
深層学習, ビットコイン, 感情分析

**論文 [#j6de71f8]

(3月3日以降に公表いたします)
//&ref(03_SIG-FIN-26.pdf);
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