機械学習を使用して価格予測を改善する
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機械学習アルゴリズムを使用した価格動向の予測

機械学習アルゴリズムを使用した価格動向の予測

04 9月20

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機械学習アルゴリズムを使用した価格動向の予測

価格予測は、消費者だけでなく企業にとっても便利な機能です。価格予測ツールは、賢くお金を使うために、ユーザーをブランドと関わったり、オファーを評価したりする動機を与えます。価格予測により、企業は顧客エンゲージメントとロイヤルティを構築する方法で価格を設定できます。機械学習(ML) 技術 価格予測問題は、従属/ターゲット変数と単一または複数の独立(相互依存)変数間の関係を推定するために使用される統計的手法である回帰分析として定式化されます。回帰では、ターゲット変数は数値です。この記事では、3つの異なる業界で価格予測に使用されるMLアルゴリズムに焦点を当てます。

 

航空会社およびホテル産業

航空会社とホテルの料金は、季節、特定の曜日、休日、またはその他の変数によって変動します。たとえば、クリスマスシーズンには、ホテルやフライトの需要が高まり、結果として価格が急上昇します。逆に、ホテルが部屋を満たすのに苦労すると、価格が下がる。代表的な例はCOVID-19の効果です。パンデミックは航空会社とホスピタリティ部門に深刻な影響を及ぼし、より多くの顧客を引き付けるための努力において業界全体の価格引き下げをもたらしました。

変化する顧客の期待に対応するために製品とサービスが継続的に改善されない場合、価格も悪影響を受ける可能性があります。さらに、競合他社は価格戦略を調整して競争上の優位性を獲得することで役割を果たす可能性があります。

 

Effective ML Applications for the Airline and Hotel Industry

リカレントニューラルネットワーク(RNN)またはXGBoostは、フライトおよびホテルの価格予測に最も一般的に使用されるMLアルゴリズムです。 RNNは、時系列、テキスト、ビデオ、音声、財務データなどのシーケンシャルデータ用のニューラルネットワークです。したがって、将来の値を正確に予測できます。または、XGBoostはツリーベースの教師あり学習アルゴリズムです。弱いモデル(ツリー)のセットを利用して、推定値を平均化することにより、より正確にターゲット変数を予測します。

これらのMLアルゴリズムを使用すると、最高6か月前までの航空会社とホテルの価格を高い精度で予測できます。これは、消費者が「今すぐ購入」するか、より良い取引を待つかを決定するのに役立ちます。

 

住宅産業

住宅価格に直接影響する属性には、寝室の数、建設年、建設の品質、バスルームの数、台所用品などがあります。さらに、経済的および政治的状況、金利、地域の気候などの外部要因も住宅市場に影響を与える可能性があります。

その他のマクロレベルの要因には、消費者物価指数(CPI)、国内総生産(GDP)のパフォーマンス、失業率などが含まれます。これらの要因は、全体として、地方および地域の住宅市場に大きな影響を与える可能性があります。

 

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住宅産業のための効果的なMLアプリケーション

研究者たちは、住宅価格予測のために、回帰ツリー、k最近傍点、サポートベクターマシン、ディープネットワークのさまざまな組み合わせを使用しています。予測精度を向上させるには、適切で集中的な機能エンジニアリングが非常に重要です。回帰ツリーアンサンブルで構成されるモデルは、最も高い精度で価格を予測します。

エラーが大幅に小さいため、複雑なMLアルゴリズムは線形回帰モデルよりも優れています。時系列モデリングは、モデルの予測パフォーマンスを大幅に向上させることができるため、使用されています。

 

株式市場

株の買い手は、いつ株を買うか、いつ株を売って利益を上げるかを合理的に決定したいと考えています。ただし、株価の需給、世界の経済・政治情勢、歴史的価格、自然災害、インフレ、デフレなど、さまざまな要因により株価のパターンを予測することは困難です。さらに、企業のパフォーマンスの指標である1株当たり利益(EPS)は、株価に直接影響します。

株価は、投資家が予測するのが非常に困難な特異なイベントにより、予想外の高値と安値を経験する可能性もあります。 「市場の感情」として知られるこの現象は、投資家が不合理な投資判断を下すことになります。将来の株価変動を予測するために、人工知能(AI)技術を市場およびニュースデータを使用して適用できます。

 

株式の効果的なMLアプリケーション

時系列モデリングを実装して、妥当なレベルの精度で株価を予測する機能を向上させることができます。優れたMLモデルとAIモデルは、データのシーケンスの履歴を調べ、シーケンスの将来の要素がどうなるかを正しく予測します。株価については、時間の経過とともに株価をモデル化するデータに一貫したパターンはありません。この場合、60%の精度を持つモデルは確実なリターンを提供できます。

株価予測の高度なMLアルゴリズムは、自己回帰統合移動平均(ARIMA)、季節性自己回帰統合移動平均(SARIMA)、ベクトル自己回帰(VAR)などの時系列予測アルゴリズムで構成されています。長期短期記憶(LSTM)法は、株価予測に使用される一般的なディープラーニングアルゴリズムです。

調査では、カーネルトリックを備えたサポートベクターマシン(SVM)を使用した結果の改善も示されています。

金融機関がAIテクノロジーを採用し始めると、MLアプローチをニュースの感情やソーシャルメディアプラットフォームなどの他の外部要因と組み合わせて利用することで、株価予測の精度を高めることができます。

Price prediction is an important tool for customers, entrepreneurs, businesses, and property sellers. It can facilitate decision-making in everyday operations and in long-term planning. Assuming that a user has access to data that is current and of high quality, an ML algorithm can be utilized to provide valuable price forecast data. Choosing the right algorithm is essential since the algorithm must be able to capture the nature of the data and provide accurate estimates of the future price.