機械学習は株式市場の予測にどのくらい効果的か？

本研究では、先進国の株式市場インデックスの動きの方向を予測することによって、アルゴリズムのパフォーマンスを比較し、最良の推定アルゴリズムを決定することを目的としています。そのため、NYSE 100（アメリカ）、NIKKEI 225（日本）、FTSE 100（イギリス）、CAC 40（フランス）、DAX 30（ドイツ）、FTSE MIB（イタリア）、TSX（カナダ）などのインデックスの動きの方向を、決定木、ランダムフォレスト、k近傍法、ナイーブベイズ、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、人工ニューラルネットワークアルゴリズムを用いて推定しました。得られた結果によれば、人工ニューラルネットワークは、NYSE 100、FTSE 100、DAX 30、およびFTSE MIBインデックスに対して最良のアルゴリズムであることが判明しました。一方、NIKKEI 225、CAC 40、およびTSXインデックスに対しては、ロジスティック回帰が最良のアルゴリズムとされました。最高の平均予測性能を示した人工ニューラルネットワークは、先進国の株式市場インデックスに対して最良の予測アルゴリズムとして特定されました。また、人工ニューラルネットワーク、ロジスティック回帰、サポートベクターマシンアルゴリズムは、すべてのインデックスの動きの方向を70％以上の精度で予測できることも指摘されました。