株価予測にビッグデータ活用　ツイッターや売買注文を抽出　投資のあり方変える？ (2/2ページ)

　機関投資家が株価動向を予測するに当たり、この要素を加えて精度を高めることが期待されるほか、金融機関などに顧客の個人投資家に提供する情報の一つとして活用してもらうことが想定される。同社は「市場関係者から意見を聴いて、提供するサービスの形態を検討している」（ソーシャルビジネス推進室の佐藤勇一郎課長）とし、３年後に１００億円規模の事業に育てたい考えだ。

　一方、カブドットコムは約２年前からリアルタイム株価予測を提供している。予測に用いるデータは、証券各社が東京証券取引所と契約して取得している株式の全売買注文情報。東証によると１日の注文数は２千万～２５００万件程度。

　このサービスの特徴は、「仮想で売買注文をつき合わせて、瞬時に計算する技術」（システム部の中沢康至課長代理）だ。例えば、取引開始前には、その時点での売買注文から、各銘柄の開始時の予想価格を算出し、その日、売買が増えそうな銘柄や業種が抽出できる。取引終了間際にもその時点での終値の予想価格が表示されるため、残り時間の相場の流れをつかみやすくなるという。ただ、注文が次々と入ることで予想価格も変わっていくため、特に売買量の少ない銘柄で当初の予想から乖（かい）離（り）していく可能性はある。

　海外では、株価水準などに応じてコンピューターが自動的に売買注文を出す機関投資家のアルゴリズム取引で、すでにネット上の情報などが応用されているという。今後、ビッグデータによる株価予測の精度が向上するかが注目される。