https://youtu.be/PiyIv3CcHb0
[オープニング音楽]
アナウンサー: 皆さん、こんにちは！「パターン認識ラジオ」へようこそ。今日は、非常に興味深い研究を取り上げます。株価の予測とHidden Markov Models、略してHMM、これら二つを組み合わせた研究を探求します。
[一時停止]
アナウンサー: まず、HMMとは何か。これは、パターン認識や分類問題に広く使用される動的システムのモデリング手法です。状態の数、観測シンボルの数、初期状態確率、状態遷移確率、そして観測確率という、さまざまなパラメータに基づいて隠れた状態の遷移を推定するモデルです。
[一時停止]
アナウンサー: 今回の研究では、特定の航空会社の株価予測にHMMを適用しました。その手法としては、航空会社の過去のデータセットを基にHMMを訓練。そして、その訓練されたHMMを使用して、現在の日のデータセットの尤度値を計算します。この尤度値を元に過去のデータセット中で最も近いインスタンスを探し、その過去の日の終了価格の変動を用いて、次の日の終了価格を予測します。
[一時停止]
アナウンサー: 航空会社の株価予測には、開始価格、終了価格、最高価格、最低価格といった4つの入力特徴が考慮されました。そして、これらの特徴に基づいて、次の日の終了価格が目標として設定されます。
[一時停止]
アナウンサー: このような革新的な手法を試みることで、未来のイベントや変動をより正確に予測する試みが続いています。HMMのアプローチは直接的ではありませんが、過去のデータとの関連性を基にした予測手法として注目を浴びています。
[一時停止]
アナウンサー: 最後に、この研究を紹介してくれた学生の皆さん、そして動画での情報提供をしてくれた方々に、心からの感謝を伝えたいと思います。皆さんの熱意と努力に、敬意を表します。
[エンディング音楽]
アナウンサー: それでは、次回の「パターン認識ラジオ」もお楽しみに。さようなら！
告知リンク：
https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud
https://youtu.be/gP7jjWApgHA
https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html
https://www.kogakuin.ac.jp/science/
https://wcci2024.org/
