US大手の証券会社のトレーダーはほとんどコンピュータに置き換わった。
日本の証券会社も同じ道をたどっているのだろう。
機械翻訳にニューラルネットワーク＋ディープラーニングを適用することにより
翻訳精度が急速に上がっている。
従来のシステムトレードはエキスパートシステム的なアルゴリズムで判断して
いたと思われる。この判断もニューラルネットワーク＋ディープラーニング
に換わっていくのだろう。
大手の証券会社が莫大な予算をつぎ込んで開発するAIシステムと闇雲に
勝負しても勝ち目はない。領域を絞り込む必要がある。
起業の決算発表を瞬時に読込、高速取引で利益を上げたり、世界の経済指標
やツイッターのつぶやきをリアルタイムで分析したり、人工衛星の画像から店の
繁盛具合や石油・ガスの備蓄量、荷動き量などを分析するようなシステムの開発
は資金のない自分には到底無理。
出来るところから始める。
まずは、以下に挑戦。
1. テクニカル分析をニューラルネットワーク＋ディープラーニングで行う
1-1．価格を時系列データとして扱い、リカレントニューラルネットワークで推測する
1-2. 価格の動きをパターンとして扱い、ディープニューラルネットワークで推測する
1-3. チャートを画像データとして扱い、畳み込みニューラルネットワークで推測する
2． 売買の判断を強化学習で最適化する
これらを1年ぐらいかけて勉強する。
土日休日はこれとガーデニングに専念するぞ！