株式投資-AI投資・HFT・アルゴ私は投資向けのAIの研究を行っています。研究機関などと違ってリソースはそれほど多くないため、何にでも手を出すというわけにはいきません。よって、論文、レポート、ワーキングペーパー、公表物などを調査することにより、自らの研究に代えています。今回は、国内の投資向けAI研究動向についてまとめてみました。アナリスト協会等における論文や公表物です。WEB記事やニュースは含みません。これらの中から、「投資(売買タイミング決定や銘柄選定)に直接もしくは間接的に応用が可能」と思われる論文で、且つ「具体的な手法」が記載されているものに絞ります。概念的なものは除外します。(例えば「投資分野へのAIの応用」や「フィンテックAIの動向」のようなもの)今回は直近の2017年発刊のものが対象です。調査総数およそ100件の中から、上記の条件に当てはまるものを30件程度抽出しました。残った殆どが人工知能学会の論文となっています。(1)研究主体これを見ると東京大学がおよそ1/4を占めており、精力的に研究を進めていることが分かります。東京大学では和泉研究室の件数が多くなっています。いる関西学院×MagneMax、各投資機関と続きます。当然ですが、ここに記載のない投資機関も研究を行っています。研究内容について公にしていないだけです。以下、参考までに各者の著書を紹介します(全て購入しています)。見る(2)研究分野ここでは、それぞれの論文を3つに分類しました。市場予測:機械学習モデルを使って売買タイミングや銘柄選定を行う分野であり、収益性等の確認結果が明示されているもの。金融データ分析:市場やデータの持つ特徴を分析したものであり、直接収益性に繋がる結果の記載はないが、これを利用して売買モデルへの落とし込みが可能なもの。テキストマイニング:金融分野におけるテキストマイニングの技術構築に関連するもの。以下では、市場予測の機械学習手法についてまとめます。上記から分かるとおり、最近の研究動向ではニューラルネットモデルが非常に多いことが分かります。時系列データに対する予測精度が高いようですね。ツリーモデルやロジスティック回帰が採用されることの多い機械学習コンペとは傾向が異なるようです。データありきでモデルの精度を競う場合と、演繹的な考察をもとに値動きの特徴をあらわにする場合とでは、アプローチの方法が違うのかもしれませんね。現場と会議室の違いというだけであり、どちらが優れるという訳ではないと思います。3.所見これを見ると「LSTMやってみようかな」とも思ってしまいますね。誰か実際にLSTMで運用利益を出している方がいらっしゃれば、是非とも情報共有をお願いいたします。リベリオン・リサーチ最近になってAI投資に関する調査研究を再開しています。はてなブログPro起業して得た資金の運用方法を模索し、日本株のシステムトレードにたどり着く。最近は暗号通貨トレードに執心中。(1)はてなブログをはじめよう!love-profitさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。