この記事に書いてあること
ディープラーニングのうち、システムトレードに使えそうなものはどれかについて書いています。
ディープラーニングにはどんなものがあるか
下図のように、ディープラーニングにはいろんなタイプ (構造、アーキテクチャ) があります。
【画像元】THE ASIMOV INSTITUTE NEURAL NETWORK ZOO PREQUEL: CELLS AND LAYERS
これは2019年の図ですが、そのわずか3年前である2016年に作られた図とは異なっているので、進歩の速さが伺えます。
ですが僕らのような平凡なトレーダーは、その全部を把握したり最先端の技術を追いかけたりするよりも、信頼と実績のあるアーキテクチャから検討する方が良いと思います。
システムトレードに使えそうなもの
ここからは、システムトレードに使えそうなアーキテクチャを紹介します。
CNN (Convolutional Neural Network: 畳み込みニューラルネットワーク)
何がどう畳み込みなのかは説明を読んでもまず理解できませんが、要はドラえもんをこんな感じで捉えるようなイメージです。
【画像元】Slice HEROES
画像認識に強いので、システムトレードに活用するアイデアとしては、価格を数値として扱うのではなくチャートという画像として扱うことが考えられます。
LSTM (Long Short Term Memory: 長・短期記憶)
RNN (Recurrent Neural Network: 再帰型ニューラルネットワーク) の拡張版です。
文章や時系列データといった繋がりが意味を持つ問題に強いRNNを、長期依存も学習できるようにしたものです。株やfxの価格変動は何日、何十日も前の価格が意識されたりするので、こちらの方が適当でしょう。
聞くからにシステムトレードに向いていそうですし、東京大学の松尾研究室が人工知能学会に投稿した研究でも、LSTMは好成績だったようです。
【引用元】深層学習を用いた株価予測の分析
まとめ
まずはCNNとLSTMを使って価格変動を予測できないか検証していくことにします。
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