# ニューラルネットワークを用いた株価変動に関するコメントの生成

関野伊吹 佐々木稔
茨城大学院 理工学部 情報工学専攻
21nm734a@vc.ibaraki.ac.jp minoru.sasaki.01@vc.ibaraki.ac.jp

## 概要

近年，株価から市況コメントを生成する技術に注目が集まっている.しかし, 現状はアナリストが手作業でコメントを生成している. 本稿では,アナリスト の作業負担を軽减するために，市況コメントに含ま れる「株価変動に関するコメント」を生成する手法 を提案する. 提案手法は、株価の数値変動とそれに対応する記事を学習してコメントを生成し, 用意され た定型文に付与することで, 市況コメントを完成さ せるものである. 実験の結果、生成に用いた特徴量が 有効であり，提案手法は市況コメントを生成できる ことを確認した。

## 1 はじめに

近年，気象・スポーツ・医療・金融など，さまざ まな分野でデータの活用が行われている。しかし， データが大規模であったり,複雑であったりすると、専門知識のない人が理解するのは難しく，専門家で あってもデータを理解し, 重要な要素を抽出するの に時間がかかるという問題がある。このようなデー 夕を有効活用する方法のひとつとして，Data to Text 技術がある。これは，データの概要を人間が解釈し やすいようにテキストで表現する技術で，近年こう いった需要が高まり注目されている。

今回の研究対象である、株価データから市況コメ ントを生成するタスクも，Data to Text 技術の一種で ある. 現在, 市況コメントの生成は, 社会情勢など を調査・分析する専門家であるアナリストが行って いる。彼らは，株価発表後に株価を分析し，市況コ メントを生成している. しかし，アナリストが株価 から市況コメント全文を生成するには，多くの時間 と労力が必要である．そこで，本稿では，アナリス トの市況コメントを生成する労力軽減のために，市況コメントの一部を自動生成する手法を提案する.具体的には，株価数值の値動きとその変動幅に関す る表現を手書きの記事から抽出し，機械学習により 株価の値動きと表現を学習することで，コメントを生成する. 生成されたコメントをあらかじめ用意さ れたフォーマットに当てはめることで，市況コメン 卜における定量的な分析結果を自動生成することが 可能となる。その結果、アナリストは本業である要因分析などに集中できるようになる.

本稿では，日経平均株価の市況コメント生成とい らタスクに基づき，時系列データから様々な特徴を 抽出し，テキスト化を行う。まず，株価データの変化を捉えるために，一定期間の日経 225 データを用意する。次に、市況コメント内の表現を生成できる ように, $\mathrm{NQN}($ 日経クイックニュース)から重要な 12 フレーズを抽出する。これらのフレーズは市況コメ ントの第一文に頻出するものであり，主なフレーズ は「続落」，「続伸」，「反落」，「反落」の 4 つ で、これらに「大幅」、「小幅」という変動幅を表 す表現を加えた計 12 個を使用する.これらのフレ ーズを株価の値動きに対応させることで， 1 つの学習データを作成した。

実験では、学習済みデータを使用して生成された フレーズと実際に手書きで書かれた記事から抽出し たフレーズの比較のために F 值を用い，提案手法が ベースライン手法や先行研究のものと比べて性能が 向上していると確認できた。またフレーズ生成の比較として，米株価の影響がどれほどあるかも同時に 確認した。米株価は市況コメント内でも触れられる 機会が多く，そのほとんどが日経平均株価の変動に 関与しているため精度向上を目指して採用したが，精度はほぼ変わらない，あるいは低下という結果に なった。

## 2 関連研究 $\cdot$ 関連手法

データの要約を人間が解釈しやすいようにテキス トで自動生成する Data to Text 技術については，さ まざまな研究が行われている。例えば、時系列の気象情報から天気予報のテキストを自動生成する研究 [1]，医師や看護師の意思決定を支援する臨床データ からのテキスト生成[2]，一定期間内の学習状況を記
録した時系列データから学生へのフィードバックテ キストを生成する研究[3]などが行われている。これ まで, Data to Text の研究では, 人手で作成したルー ルを用いてテキストを生成することが主流であった。 しかし近年，情報通信技術の発展に伴い，大規模か つ複雑なデータを容易に入手できるようになり，デ 一タとテキストの大規模な対応関係に基づいてテキ ストを生成する機械学習型の手法への関心が高まっ ている。例えば、画像データから説明文を生成する 画像キャプション生成[4]や, 成形された気象データ からの天気予報テキスト生成[5]など，様々なデータ からテキストへの機械学習活用の研究が行われてい る.

市場コメントを生成する技術には，様々な観点か らアプローチがなされている. 例えば, 日経平均株価の値動きに影響を与えたとされる出来事や他の銘柄の情報などの変化要因を生成する技術[6], 日経平均株価のデータに加えて生成する相場コメントの内容を表す話題を入力することで生成する文章を制御 する技術[7], 株価の履歴や時間に依存した表現など の特徴を生成する技術[8]などがある. 今回の論文で 比較する先行研究は, 生成するテキスト全文を機械学習によって生成する手法であり, 本稿では, テキ スト全文ではなく株価の値動きや変動幅を表す単語 を適切に選択し、一部のテキストを生成する技術に 取り組んでいる.

## 3 提案手法

3 節では, 日経平均株価と NQN から, 株価の値動 きや変動幅を表す語句を抽出する方法を紹介する。

## 3.1 概要

図 1 に提案手法のモデルを示す. 提案手法ではま ず，株価データと記事データの対応付けを行うため に, データの成形を行った。記事データにはノイズ となるフレーズが多く含まれているため，生成され る一文のみを抽出する。株価データも同様に，ノイ ズが多いため, 学習しやすい形に成形する. 成形 したフレーズと株価の対応関係を作り、それを使っ て学習を開始する。機械学習には, エンコーダとし て一般的に使われている MLP（Multilayer Perceptron）を使用した. 最後に，学習したデータ を用いて，日米の株価データを含むテストデータを 入力し，フレーズを予測する。そして生成されたフ
レーズを，用意されたフォーマットに代入し、市況 コメントを完成させる．ただし本稿の評価基準とし て使用するのは生成されたフレーズとし,フォーマ ットに代入した全文との比較は行わない.

図 1 :提案手法の概略

## 3.2 データの前処理方法

画像処理, 自然言語処理など様々な分野で機械学習 モデルの汎化やデータからのノイズ除去のために前処理を行うことが一般的である. 本論文でも同様に 前処理を適用している。NQN からフレーズ抽出は 機械的に行い，数値データである日経平均株価終値 のデータに対しては標準化と前日比の差分を用いる 前処理を施した。記事データから抽出するフレーズ に関して，1 日の統計的な市況コメントが生成され る 15:00 代の記事からフレーズを抽出する。フレー ズが複数個ある場合は, 最初に出現したフレーズを その日のフレーズとする。株価データに使用した処理方法の式は以下の二つである。

$
\begin{gathered}
x_{s t d}=\left(x_{i}-\mu\right) / \theta \\
x_{\text {move }}=x_{i}-r_{i}
\end{gathered}
$

(1)では, 学習に用いたデータ $\mathrm{x} 、$ 平均值 $\mu$, 標準偏差 $\theta$ を用いて，標準化を行う。

(2)では, 前日の終值からの価格変化を捉えるため

に, 各タイムステップの価格 $\mathrm{x}$ と前日の終値 $\mathrm{r}$ との 差を計算する，なお，使用する株価のデータは終値 とし, 標準偏差・前日比の前処理したデー夕を同時 に使用することがあるので 3 日分を 1 フレーズに対応させる.

## 3.3 エンコード手法

時系列株価データのエンコード手法の検討とし て, MLP $\mathrm{CNN}, \mathrm{RNN}$ などが考えられる. 先行研究の結果から, MLP をエンコーダとしたモデル がベースラインを含めた他すべてのモデルと比較し

てよいスコアがでると判明している. よって本稿で もMLPをエンコーダとして使用するものとする.

## 4 実験

## 4. 1 データセット

本稿では、株価データとして日経平均株価とダウ 平均株価を，記事データとして NQNを使用する。使用寸るデータは, 2014 年から 2017 年までの 4 年間である。表 1 と表 2 に, 本稿で使用した日経平均株価とダウ平均株価の例を示す. 表 3 に使用した NQN を示す. 日経平均株価・ダウ平均株価はとも に終値を使用し, NQN は生成する式を抽出できる 部分を使用している。

表 1.日経平均株価

表 2.ダウ平均株価

表 3.NQN の一部

 \\

## 4. 2 評価方法

評価は生成したテキストと手書きで書かれた記事 データから抽出したフレーズと比較した $\mathrm{F}$ 值で判断 を行う。またテキスト生成に使用した素性の有効性 を確認するために， 2 種類の前処理方法をそれぞれ 適用したものと 2 つの前処理を同時に使用したもの の計 3 種類の比較を行う. なお, 先行研究では, 生成 されたテキスト全文のうち, フレーズのみの精度も 算出しているため, そちらも比較の対象とする.
これらに加えて, 市況コメントの 2 文目以降で用 いられる米株の影響によっておこる事象のテキスト 自動生成の先駆けとして米株が日経平均株価に与え る影響についての比較も示す.

## 5 実験結果

$\mathrm{F}$ 值による評価の実験結果を表 4 に示す.

表 4. 各 $\mathrm{F}$ 值

## 5. 1 先行研究との差異

先行研究では, 表 3 に表したような記事テキスト 全文を学習し，市況コメントを生成する手法をとつ ており, その中で生成されたフレーズの精度が表 4 の先行研究の闌に示されている. 本稿の結果を見る と, ほぼすべての素性を用いたものでも結果が良く なっている. これは先行研究で使用されているフレ 一ズが多すぎるというのが推察できる. 例えば先行研究では, 株価の価格がいったん下がって上がると いう「反発」というフレーズに対して，「反発」の みではなく「上げに転じる」というフレーズを用い ている.これは文章の流暢性の確保のために行って いることだが，文章としては「反発」，「上げに転 じる」のどちらでも通じると判断し，フレーズの統一化を行った結果, 約 10 パーセント近くの精度向上を確認できた.

## 5.2 米株の影響

手書きの市況コメント本文には一行目に日経平均株価の変動について書かれ， 2 行目以降で米株につ いて触れられることが頻繁にある. その中で記述さ れる中に「前日の米株式市場で主要株価指数がそろ って上昇した流れを受け、(中略) 日経平均株価は反発した。」というような文章が現れる.この文章か らも読み取れるように日経平均株価は米株の影響を 色濃く受けていると推察できるため, 本稿で有効性 の確認を行った. 結果として, 主なフレーズ 4 種類 (続落・続伸・反発・反落)の $\mathrm{F}$ 値はほぼ変わらなか ったものの，小幅・大幅のつくフレーズの生成率が 全体的に増加している. 日経平均株価だけでなく米株価の值を入力したことによってよりフレーズに対 する株価の細分化ができたからだと推察できる.

## 終わりに

本稿では，日経平均株価と NQN を用いて株価の值動きとその変動幅に関するフレーズを抽出し，機械学習によりフレーズと値動きを学習させ，与えられ た株価に対するフレーズを生成することを試みた。生成した表現と元記事から抽出した表現を比較し、 どの学習データが優れているかを $\mathrm{F}$ 值で検証した。結論として，2 種類の前処理を実施した学習データ が, 先行研究の結果を全体的に見ると上回りました. これは，先行研究において類似したフレーズを統一 していたためと考えられる.

また、米株が日経平均株価に与える影響を調べる ために米株価 (ダウ平均株価)を新たな入力として与 えることで，生成率に変化があるかを調べた。結果 として米株価を入力として与えた時, 主なフレーズ の生成率にはあまり影響なかったが，株価の変動幅 を表すフレーズの生成率は全体的に向上していた.

## 参考文献

[1] B. Anja, "Probabilistic Generation of Weather Forecast Texts" Association for Computational Linguistics, pp. 164-171, 2007.

[2] F. Portet, E. Reiter, J. Hunter, and S. Sripada "Automatic Generation of Textual Summaries from Neonatal Intensive Care Data" Artificial Intelligence, Volume173, pp. 789$816,2009$.

[3] D. Gkatzia, H. Hastie, and O. Lemon "Comparing Multilabel Classification with Reinforcement Learning for Summarization of Time-series Data."
Association for Computational Linguistics, pp. 1231-1240, 2014.

[4] O. Vinyals, A. Toshev, S. Bengio, and D. Erhan "Show and Tell: A Neural Image Caption Generator" IEEE, Accession Number: 15524253, 2015.

[5] H. Mei, M. Bansal, and M. R. Walter "What to talk about and how? Selective Generation using LSTMs with Coarse-to-Fine Alignment" Association for Computational Linguistics, pp. 720-730, 2016.

[6] T. Aoki, A. Miyazawa, T. Ishigaki, K. Goshima, K. Aoki, I. Kobayashi, H. Takamura, and Y. Miyao "Generating Market Comments Referring to External Resources” Association for Computational Linguistics, pp. 135-139, 2018. (RELATED WORK/METHODS)

[7] K. Aoki, A. Miyazawa, T. Ishigaki, T. Aoki, H. Noji, K. Goshima, I. Kobayashi, H. Takamura, and Y. Miyao "Controlling Contents in Data-to-Document Generation with Human-Designed Topic Labels", Association for Computational Linguistics, pp. 323-332, 2019.

[8] S. Murakami, A. Watanabe, A. Miyazawa, K. Goshima, T. Yanase, H. Takamura, and Y. Miyao, "Learning to Generate Market Comments from Stock Prices” Proceeding of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 1374-1384, 2017.
 関野伊吹 佐々木稔 茨城大学院 理工学部 情報工学専攻 21nm734a@vc.ibaraki.ac.jp minoru.sasaki.01@vc.ibaraki.ac.jp  