近年、ニューラルネットワークを用いたディープラーニングの技術は大きく発展し、様々な分野で応用されるようになった。ディープラーニングの中でも時系列データを扱うRecurrent Neural Networks（RNN）と呼ばれるモデルが存在する。RNNは、数値の時系列データなどのシーケンシャルデータのパターンを認識するように設計されたニューラルネットワークのモデルであり、金融時系列データの解析でも応用されている。しかし、まだ実用化するには十分な予測精度は得られておらず、様々な課題が見つかっている。そこで、RNNにおける新たな技術や、次元圧縮、AutoEncoderや遺伝的アルゴリズム（GA）を利用し、さらなる発展を目指し、研究を行っている。