019-20

第19回研究会

深層学習と高頻度注文情報による株価動向推定†

著者†

田代大悟(東京大学), 和泉潔(東京大学)

概要†

近年、金融市場の電子化と高速化に伴い膨大化した取引情報・指値注文情報の効率的な活用が期待されている。一方、アルゴリズム取引等の機械的売買では、瞬時に適切な注文を出すアルゴリズムが求められる。そのような応用を目指し本研究では、高頻度注文情報に対して、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用することで株価動向の推定を行った。

キーワード†

Deep Learning, CNN, high-frequency data

論文†

SIG-FIN-019-20.pdf