Trading」に参加してきました。このイベントは、Startup.MLという機械学習の専門家を育成する集団がブルームバーグと共同で開催しています。トレーディングにおける機械学習技術ということでかなりニッチなターゲットなのですが、このようなイベントが招待制で成立するほど機械学習や人工知能への注目度が高いことが伺えます。続きを読む今回は、ここで発表された5つのプレゼンテーションの概要を紹介したいと思います。Kazantsevによるプレゼンテーションです。ブルームバーグ上で無数に流れてくる情報が、株価の動きにどのように影響するかを過去の例から説明した上で、各株式銘柄のセンチメントをスコアリングした機能が紹介されました。センチメント分析とは、テキストマイニング技術を用いてニュース・SNSなどを解析し、消費者動向・トレーダー心理などを分析する手法です。Strategies」2つ目は機械学習等を使った自動取引アルゴリズムの出来を検証するためには必須な、バックテストに関する発表です。Pavが、バックテストを行う上で気をつけるべき内容として、過去データに対するオーバーフィッティングの問題などを、バックテストのクオリティを段階的に分けることでわかりやすく説明していました。バックテストの精度は筆者が経営するAlpaca(アルパカ)でも非常に重要視しており、アルゴリズム作成の基礎的な部分です。プログラム内で参加者と開発しているビットコインを使った全自動取引アルゴリズムの紹介をしていました。ビットコインは、他の資産クラスに比べても過去データ等における価格データへのアクセスが容易だということもあり、機械学習技術の実装対象としてとても良いということでした。Startup.MLではリアルタイムでそのアルゴリズムを走らせており、ビットコイン取引アプリケーションを出しているCoinbase社の取引アプリケーション上で発注される様子を実演していました。ビットコインが機械学習の実験材料にもなっているのが非常に興味深いと感じました。Lentによる発表です。Quantopianでは、バックテストやポートフォリオ分析の仕組みをオープンソース化しており、今回の発表では主にその使い方を説明していました。Quantopianでは、人気のプログラミング言語であるPythonを使って自動取引アルゴリズムをウェブ上で開発できます。バックテスト等の膨大なデータを扱う処理もクラウド上で完結している、完全無料のサービスです。Dixonによる、トレーディングにおけるディープニューラルネットワークの適用についての発表がありました。ネットワークの内容については発表では詳細には触れていませんでしたが、単純な条件設定のもとでニューラルネットワークを活用した上での結果が発表されていました。Matthewは大学における研究以外に、ヘッジファンドと共同でディープニューラルネットワークを活用した自動取引アルゴリズムの開発にも携わるなど、ディープラーニングがプロのヘッジファンドの投資運用戦略の一部として取り入られ始めているようでした。ディープラーニングへの関心が高まっている今回のStartup.MLカンファレンスはフィンテック(FinTech)の中でもトレーディング関連のテーマが多く、この領域での機械学習の適用がかなり進んできていると感じました。会場からの盛んな質問などから、機械学習のみならずディープラーニングへの興味の高まりも見受けられ、筆者も自社の技術を向上させるべく、さらに研鑽を重ねたいと背筋が伸びる思いでした。毅AlpacaDB,Inc.CEO慶應大学SFC在学中からリーマンブラザーズ証券に勤務し、債券本部で主に日本国外の証券化商品の開発に従事。リーマンブラザーズ破綻後は野村證券を経て、関西の実家で為替のデイトレーダーとして活動。Inc.のCEOを務める。勤続30年の銀行員が見た「お金が寄ってくる人」の特徴マネー42歳の高齢出産は総額100万円のゴージャス出産「その後の現実」ライフ買って大当たり!ダイソーの「レジかごバッグ」が高コスパ。