時系列・テキスト対照学習に基づいたニュース情報による株価変動予測

吉田凌也, 尾崎令拓, 今城健太郎, 平野正徳

人工知能学会第36回金融情報学研究会, pp. 92-98, Mar. 21, 2026

Conference

人工知能学会第36回金融情報学研究会 (SIG-FIN)

Abstract

金融市場における価格動向の予測を目的として，ニュース情報と金融時系列データ間のコントラシティブラーニングを用いた予測モデルを提案する。ニュース情報と実際の市場データの関連性に着目し，コントラシティブラーニングによりそれぞれの特徴空間を近づけることで，価格動向予測の精度向上を図る。日経平均株価を対象とした実験を行い，従来手法と比較して本手法が優れた予測精度を持つことを示した。

Keywords

株価変動予測; 対照学習; 大規模言語モデル; 金融時系列;

doi

10.11517/jsaisigtwo.2026.FIN-036_92

bibtex

@inproceedings{Yoshida2026-sigfin36,
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  author={吉田 凌也 and 尾崎 令拓 and 今城 健太郎 and 平野 正徳},
  booktitle={人工知能学会第36回金融情報学研究会},
  pages={92-98},
  doi={10.11517/jsaisigtwo.2026.FIN-036_92},
  year={2026}
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