@article{oai:kitami-it.repo.nii.ac.jp:00008958,
 author = {前田, 康成 and MAEDA, Yasunari},
 issue = {1},
 journal = {バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌 = Journal of Biomedical Fuzzy Systems Association},
 month = {May},
 note = {近年，株価予測について多く研究されている．従来研究では予測対象銘柄の学習データが利用されている． しかし，現実には予測対象銘柄の学習データが存在しないことも多い．そこで，本研究ではベイズ統計に基づいて予測対象銘柄以外の既存データを学習データとして利用する．従来研究では全結合ニューラルネットワークを用いた深層学習を株価予測に適用している．本研究では，ベイズ統計に基づく全結合ニューラルネットワークを用いた深層学習を株価予測に適用する．本研究は従来研究のベイズ統計の視点による拡張研究の一種である．新しい予測方法を提案し，株価予測実験と投資シミュレーションの結果を紹介する．投資シミュレーションの結果に基づいて提案方法の有効性を確認する．, [ENG]
Much research in recent years has focused on stock price prediction. In previous research learning data of a prediction target company is used. However, there is not learning data for the prediction target company often in the real world. In this research existing data of other companies is used as learning data based on Bayesian statistics. In previous research deep learning by fully connected neural networks is applied to predict stock price. In this research deep learning by fully connected neural networks based on Bayesian statistics is applied to predict stock price. This research is one of the extended research of the previous research from the viewpoint of Bayesian statistics. A new prediction method is proposed. Results of some stock price prediction experiments and investment simulations are shown. The effectiveness of the proposed method is shown by the results of the investment simulations.},
 pages = {13--19},
 title = {ベイズ統計に基づく深層学習による株価予測に関する一考察},
 volume = {22},
 year = {2020}
}