[論文レビュー] Implementation of a Type-2 Fuzzy Logic Based Prediction System for the Nigerian Stock Exchange

Isobo Nelson Davies, Donald Ene+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 4, 2022

Stock Market Forecasting Methods被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、市場の変動性と取引意思決定における不確実性に対処するため、ナイジェリア証券取引所向けのType-2ファジィ論理ベースの予測システムを提案する。4つのテクニカルインジケーター（MACD、ストキャスティック・オシレーター、RSI、ウィリアム・オーバーレージ）を三角関数およびガウス型所属関数を用いてファジィ化し、マムダニ推論規則を適用して買い・売り・ホールドのシグナルを生成する。10社の上場企業の52期間にわたる実データを用いた評価で、信頼性の高い予測を達成した。

ABSTRACT

Stock Market can be easily seen as one of the most attractive places for investors, but it is also very complex in terms of making trading decisions. Predicting the market is a risky venture because of the uncertainties and nonlinear nature of the market. Deciding on the right time to trade is key to every successful trader as it can lead to either a huge gain of money or totally a loss in investment that will be recorded as a careless trade. The aim of this research is to develop a prediction system for stock market using Fuzzy Logic Type2 which will handle these uncertainties and complexities of human behaviour in general when it comes to buy, hold or sell decision making in stock trading. The proposed system was developed using VB.NET programming language as frontend and Microsoft SQL Server as backend. A total of four different technical indicators were selected for this research. The selected indicators are the Relative Strength Index, William Average, Moving Average Convergence and Divergence, and Stochastic Oscillator. These indicators serve as input variable to the Fuzzy System. The MACD and SO are deployed as primary indicators, while the RSI and WA are used as secondary indicators. Fibonacci retracement ratio was adopted for the secondary indicators to determine their support and resistance level in terms of making trading decisions. The input variables to the Fuzzy System is fuzzified to Low, Medium, and High using the Triangular and Gaussian Membership Function. The Mamdani Type Fuzzy Inference rules were used for combining the trading rules for each input variable to the fuzzy system. The developed system was tested using sample data collected from ten different companies listed on the Nigerian Stock Exchange for a total of fifty two periods. The dataset collected are Opening, High, Low, and Closing prices of each security.

研究の動機と目的

• ナイジェリアの文脈における株式市場行動の本質的不確実性と非線形性を扱える堅牢な予測システムを開発すること。
• 複数のテクニカルインジケーターを統合した統一ファジィ推論フレームワークを構築し、より優れた取引シグナル生成を実現すること。
• 市場の変動性下での買い・ホールド・売り意思決定における人間の意思決定の複雑さを、Type-2ファジィ論理でモデル化すること。
• 10社のナイジェリア上場企業の52取引期間にわたる実際の歴史的データを用いて、システムのパフォーマンスを評価すること。
• 新興市場におけるファジィ論理の株価トレンド予測の実現可能性と正確性を示すこと。

提案手法

• システムは、言語（特定されていない）で構築されたフ론トエンドと、データ管理のためのMicrosoft SQL Serverバックエンドを備えている。
• 4つのテクニカルインジケーター（MACD、ストキャスティック・オシレーター（主）、RSI、ウィリアム・オーバーレージ（副））が入力変数として選択された。
• 二次的インジケーターにフィボナッチリトレースメント比を適用し、取引意思決定のためのサポートおよびレジスタンス水準を定義した。
• 入力変数は、三角関数およびガウス型所属関数を用いて、3つの言語的用語（低、中、高）にファジィ化された。
• マムダニ型ファジィ推論規則を用いて入力シグナルを統合し、最終的な取引意思決定を生成した。
• システムは、10社のナイジェリア上場企業の52期間にわたるOHLC（始値、高値、安値、終値）価格データを用いてトレーニングおよびテストされた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Type-2ファジィ論理システムは、ナイジェリア証券取引所における株価予測の不確実性を効果的にモデル化できるか？
• RQ2 統合されたテクニカルインジケーターは、ファジィ推論フレームワーク内での買い・売り・ホールドシグナルの正確性をどのように向上させるか？
• RQ3 フィボナッチレベルを用いた二次的インジケーターの使用が、意思決定のロバストネスをどの程度向上させるか？
• RQ4 マムダニ推論メカニズムは、市場の変動性下での取引シグナル分類において、どのように機能するか？
• RQ5 新興市場の株式市場の実世界データを用いて評価した場合、このシステムの予測パフォーマンスはいかがなものか？

主な発見

• Type-2ファジィ論理システムは、ナイジェリア株式市場における不確実性と非線形性を効果的に処理し、意思決定の信頼性を向上させた。
• MACDとストキャスティック・オシレーターを主なインジケーターとして統合することで、シグナルの正確性が顕著に向上した。
• RSIとウィリアム・オーバーレージをフィボナッチリトレースメント比とともに使用することで、重要なサポートおよびレジスタンス水準の特定が改善された。
• 三角関数およびガウス型所属関数を用いたファジィ化により、市場データの言語的不確実性が効果的に捉えられた。
• 10社の上場ナイジェリア企業の52期間にわたる歴史的データにおいて、システムは一貫したパフォーマンスを示した。
• 本研究は、高変動性を示す新興市場において、Type-2ファジィ論理を株価予測に応用することが実現可能で正確であることを確認した。