機械学習：高頻度取引に必要なのは分類問題、それとも回帰問題
6月26日
- セミナー（数理研究部）：『機械学習：高頻度取引に必要なのは分類問題、それとも回帰問題』
- 講師：森谷 博之氏 QUASARS22代表
- 場所：事務局セミナー室（兜町平和ビル4階）
- 日時：6月26日（火）18：30～20：00
- 内容：最近、注目を集める機械学習について、高頻度取引に必要なのは分類問題かそれとも回帰問題かを理解します。一般に、将来の価格の予測に使うのは回帰分析という手法です。しかし、よく耳にするのは高頻度取引に必要な分析ツールは機械学習だという声です。ところが機械学習が得意とするのは回帰問題というよりも分類問題だという話もよく耳にします。さて、どっちが本当なのでしょうか？為替、日経225ミニのティックデータを用いて、分析を試みます。今回はロジスティック回帰、ランダムフォレスト、k-近傍法と呼ばれる機械学習の中でも最も基本的な学習方法を学びます。そして、これらの学習方法を用いて、機械学習の本質的な特徴を理解します。そして、最近はやりの人工知能のシステムトレードへの応用を考えます。
- 参考文献：日経ソフトウエア2018年7月号「金融データをPythonで分析してみよう」
- 受講対象者：どなたでも参加できます。
- 会員向けセミナー動画配信：有