朝也氏(お役職はインタビュー当時)に、AlpacaJapanが実現する予測サービスの詳細について語っていただきました。―まずはAlpacaJapanという会社について、何を実現する会社なのか教えてくださいデータサイエンス技術を使ってマーケットの予測をする会社です。ディープラーニングが主ですが、ディープラーニングだけにこだわらず、ありとあらゆる最新技術を使って予測しています。サービスの提供先は主に機関投資家で、ビジネスモデルは大きく2つ分けてあります。Radar」という2つのサービスがあります。storeと呼ばれるアプリストアやWebで提供しています。常に画面を開きっぱなしにして使っていただくイメージですね。Radarは最長3ヶ月の様々なアセットの予測をするサービスで、今は毎朝のメールでレポートを提供しています。Forecastは為替のプロップトレーダー(自己売買)以外にも細かいニーズがあり、為替ヘッジのオペレーションのためなどにも使っていただいています。Forecastを導入する事で、タイミングを見定めて為替変換する事で収益につなげられるような事例もでています。Forecastは「ティック」、つまり1秒間に100回など非常に細かい粒度で発生する大量のプライスのビットとアスクのデータの分布や偏りを分析する事で需給を予測しています。技術的にはディープラーニングを使い、「こういうパターンが発生している時は上がる」というような需給の情報を学習し、値動きを予測しています。ニューラルネットワークとしては、画像認識で良く使うCNN(畳み込みニューラルネットワーク)技術を使い時系列用に応用しています。Radarは最長3ヶ月の様々なアセットの予測を対象にしています。債券マーケットは株・為替マーケットより合理的に動くという印象を持っています。債券は債券先物などでトレードできますが、予測を使ったトレーディングで収益を追求するだけでなく、ポートフォリオに対するリスクヘッジとしての使い方なども多いです。債券予測は重要な基礎技術として特に磨きをかけています。仕組みとしては、世界中のあらゆるマーケットデータから、対象とする金利指数に対して安定的に動作する先行指数を探索し、予測モデルを自動的に構築するシステムを作っています。直近10年間で先行指数として最も安定的にワークしたものを選び、その効果を足し合わせて予測を作っています。―予測精度を上げるためにはどんな事をされていますか?大量の仮説を立てて、一つ一つ潰すという事をしています。ティックデータもスプレッドやBID/ASKをどういう分布を仮定して学習させるか様々なアイディアがあります。値動きを学ばせるときに、モデルに対して「どういう風にマーケットを見るべきか」という仮定を置かなければいけません。本来、ディープラーニングの強みはそのような仮定を置かずとも仮定自体を発見するという強みがあるのですが、マーケット予測におけるディープラーニングでは、画像認識などと違いデータ量が少ないため、どのように世界を切り取るかという仮定を人間が考えないといけません。世界一の技術があればビジネスモデルは後からついてくる―今後の方向性について教えてください今後は予測モデルのブラッシュアップと、未来に向けてありとあらゆるアセットを予測できる技術を揃えていくというのが我々の第一目標ですね。世界一の技術を持ってしまえばビジネスモデルはあとからついてくるという思想で、技術を磨く事に全ベットしているような会社です。Techについての今後の期待など、一言いただけますでしょうか。Techには、元々予測できているものについて、さらに精度を高めていくものと、元々予測出来ていないものが予測可能になるものと2種類あります。Techが盛り上がるかどうかのポイントになると思います。筆者コメントデータサイエンスの力でありとあらゆるアセットの高精度な予測に挑むAlpacaJapan社から、予測を実現する技術部分など深いお話を伺う事ができました。「ビジネスモデルは後からついてくる」と、ひたすら技術に磨きをかける同社の予測テクノロジーに今後も注目していきたいと思います。Tech)」とは最新のテクノロジーによって様々な予測を行うソリューション群を指す言葉で、Forecast(予測)とTechnology(テクノロジー)を組み合わせた造語です。他の記事ニュースから企業業績や経済の未来を予測するSaaS型AIサービス「xenoBrain」の仕組み2019-11-08。