ディープラーニングの原理とビジネス化の現状 (7) 株の売買にディープラーニングを活用

○みずほ証券の株価騰落予測システム

みずほ証券の等々力昌彦氏は、コンピュータが株式を売買するアルゴ(Algorithmの略の業界用語)取引が、東証の取引の7割を占めると説明し、ディープラーニングを使うみずほ証券のシステムについて説明した。

このシステムはターゲット時刻に株価が上がるか下がるかを予測する。

この予測を行うために7800入力のDBN(Deep Belief Network:DBNは教師なし学習のやり方の1つ)を使っている。

1つの万能な予測器を作ろうとすると良い結果は得られないとのことで、次の図のように予測時刻とどれだけ先を予測するか、変動の範囲ごとに専用のDBNを作っているという。

入力としては、予測対象の個別株の直近の20個の4本値と出来高データ、直近の100個のクオートデータ、直近100tickの価格、約定数量など合計3900データ、日経225先物についても同様に3900データで、合計7800入力のネットワークとなっている。

これは株価や日経225先物の時系列の価格や板情報を入力していることになる。

次のグラフは、株価がレンジ内にある確率とディープラーニングによる予測正解率を示したもので、ディープラーニングを使うことにより平均で+2.48%正解率が改善したという。