AIで株価予測の精度が向上？ウェーブレット変換を活用した新しい手法の挑戦

■そもそも、なぜこの研究が必要だったの？

株式市場に投資している方や興味がある方なら、「株価がどう動くかを予測できれば…」と思ったことはないでしょうか？実際、株価の動向はあらゆるニュースや経済指標、心理的な要素に影響されるため、予測はとても難しいのが現状です。そのため、AIの力を借りて、過去のデータから未来の価格を予測する手法が多くの研究者によって探究されてきました。ですが、株価データにはノイズ（無意味なデータの変動）が含まれており、精度の高い予測ができないという課題があったのです。

そこで登場するのが、今回の研究が注目した「ウェーブレット変換」というデータ変換の技術です。これは、データの中からノイズを除き、重要なパターンだけを抽出するための手法です。さらに、サポートベクターマシン（SVR）とリカレントニューラルネットワーク（RNN）LSTMを組み合わせることで、過去の株価データから未来の動向をより正確に予測することが期待されているのです。この研究のユニークな点とその効果を、具体的に見ていきましょう。