SIG-FIN-018-14

第18回研究会

深層学習と高頻度データを用いた株式注文状況の推定†

著者†

田代大悟(東京大学大学院 工学系研究科)，和泉潔(東京大学大学院 工学系研究科)

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は、高頻度データ（ティックデータ）という形で記録され、効率的な活用が期待されている。一方、アルゴリズム取引やHFTなどの高頻度取引では、瞬時に適切な注文を出すアルゴリズムが求められる。そのような機械的売買の戦略向上を目指し、本研究では、深層学習を用いてティックデータを読むことで、株式注文状況の予測を目指す。

キーワード†

板情報，ティックデータ，深層学習

論文†

SIG-FIN-018-14.pdf