05月24日(Wed) 13:50〜15:30 D会場(ウインクあいち-9F 903会議室)
| 演題番号 | 2D2-2 |
|---|---|
| 題目 | 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(東京大学工学系研究科システム創成学専攻) 和泉 潔(東京大学大学院 工学系研究科 システム創成学専攻) |
| 時間 | 05月24日(Wed) 14:10〜14:30 |
| 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。 |
| 論文 | PDFファイル |