AIベースの株価予測システムを使って株式市場を予測することは可能ですか? 機械学習は本当に株価予測に使えるのか?
株式市場は、その不安定性、変化する性質、および明確なパターンの欠如によって特徴付けられます。 株価の予測は、政治、世界経済、予想外の出来事、企業の業績など、さまざまな要因により困難です。
ただし、利用可能なデータが豊富であるため、分析の機が熟した領域になります。 金融アナリスト、研究者、データ サイエンティストは、さまざまな分析手法を通じて株式市場の傾向を検出する方法を常に模索しています。 これは、事前に決定された自動化された戦略を使用して取引を行うアルゴリズム取引の開発につながりました。
株価予測と機械学習の関係
ますます多くの商社が機械学習技術を使用して株式市場を分析しています。 具体的には、ML を活用して株価を予測することで、より適切な投資判断を下し、財務リスクを最小限に抑えることができます。
ただし、この方法で ML テクノロジーを実装するのは難しい場合があります。 成功の可能性を高めるには、明確なビジネス目標と要件、適切な ML アルゴリズムとモデル、経験豊富な ML スペシャリストの参加が重要です。
機械学習は株価を予測できますか?
株式取引の世界では、機械学習 (ML) がますます不可欠になっています。 投資会社は、市場の変化の予測、顧客の習慣の調査、株価のダイナミクスの調査など、さまざまな方法で株式取引に機械学習を適用できます。
在庫予測に最適なアルゴリズムはどれですか？
株価予測のための機械学習アルゴリズムを評価するときは、慎重に検討する必要があります。 これには主に XNUMX つの理由があります。 第一に、この分野の研究は進行中であり、この目的に使用できるアルゴリズムのプールは膨大であり、さまざまな状況でそれらの精度を判断することは困難な場合があるため、まだ普遍的に受け入れられている結果はありません.
2021 つ目の理由は、OECD の XNUMX 年報告書で強調されているように、FinTech 企業や投資会社が競争上の優位性を維持するための最も効果的な方法を明らかにしたがらないことが多いためです。 金融における人工知能、機械学習、ビッグデータ. これは、さまざまな ML ベースの株価予測手法に関するほとんどのパフォーマンス データと、AI を使用していると主張する企業における実際の実装レベルに関する情報が、独立した研究者がアクセスできるように公開されていないことを意味します。
在庫予測に最適なモデル
専有情報へのアクセスは制限されているかもしれませんが、学術研究や専門機関からのレポートを通じて、アルゴリズムの開発と実装の進歩について全体的な理解を得ることができます。 例として、2022年の記事「株価予測における機械学習アプローチ」は、英国物理学研究所 (IOP) が発表した、在庫予測のさまざまな手法に焦点を当てたいくつかの研究をレビューしました。
従来の機械学習には、ランダム フォレスト、ナイーブ ベイジアン、サポート ベクター マシン、K 最近傍などのアルゴリズムが含まれます。 さらに、ARIMA 手法を使用した時系列分析も含めることができます。
深層学習 (DL) とニューラル ネットワークには、再帰型ニューラル ネットワーク、長短期記憶、グラフ ニューラル ネットワークが含まれます。 この分類方法を使用することで、これらのさまざまなアプローチとそれに関連するアルゴリズム、およびそれらの潜在的な利点と欠点を調べることができます。
従来の機械学習
このコンテキストでは、「従来型」とは、次に説明する機械学習の分野であるディープ ラーニングのカテゴリに該当しないすべてのアルゴリズムを単に指します。
これらの従来のアルゴリズムに必ずしも欠陥があるわけではありませんが、特に大規模なデータセットを扱う場合は比較的正確であることがわかっており、ハイブリッド モデルに統合されている場合はなおさらです。 さまざまな ML アルゴリズムをこのように組み合わせることで、履歴データの処理に優れているものもあれば、センチメント データの処理に優れているものもあるため、潜在能力を高めることができます。 ただし、これらのアルゴリズムは外れ値に対して非常に敏感であり、異常や例外的なケースを効果的に特定できない場合があります。
研究者は、次のようないくつかの機械学習技術とアルゴリズムを評価しています。
- ランダム フォレスト: このアルゴリズムは、大規模なデータセットで高い精度を達成するのに特に効果的であり、複数の変数間の関係を識別することを含む回帰分析の在庫予測で一般的に使用されます。
- 単純ベイジアン分類器: 小規模な金融データセットを分析し、あるイベントが別のイベントに影響を与える可能性を判断するためのシンプルかつ効率的なオプションです。
- サポート ベクター マシン: 入力と出力の実際の例を提供することによってトレーニングされる、教師あり学習を使用するアルゴリズム。 大規模なデータセットでは非常に正確ですが、複雑で動的なシナリオでは苦労する可能性があります。
- K 最近隣人: このアルゴリズムは、計算コストの高い距離ベースのアプローチを使用して、「近隣」と呼ばれる最も類似した歴史的状況の記録に基づいてイベントの結果を予測します。
- 有馬： 季節性などの過去の傾向に基づいて短期的な株価変動を予測するのに優れた時系列手法ですが、非線形データや正確な長期株価予測を行うとうまく機能しない場合があります。
深い学習
ディープ ラーニング (DL) は、人工ニューラル ネットワーク (ANN) と呼ばれる特殊なアルゴリズムの複雑なセットを使用して人間の脳の機能を再現するため、機械学習の高度なバージョンと見なすことができます。従来の ML システムに。 ANN は、情報を交換できる人工ニューロンとして知られる相互接続されたユニットの精巧なシステムです。 これらのユニットは異なる層に配置され、最初と最後は入力層と出力層と呼ばれ、中間の層は隠れ層と呼ばれます。
最も単純なニューラル ネットワークにはいくつかの隠れ層しかありませんが、ディープ ニューラル ネットワーク (したがってディープ ラーニングと呼ばれる) として知られる最も複雑なものは、大量のデータを処理する何百もの層を含むことができます。 各レイヤーは、特定のパターンや機能を識別し、データが処理されるときに抽象化のレベルを追加する役割を果たします。
研究者は、株式予測のための深層学習アルゴリズムの潜在的な用途にますます関心を寄せており、特に最もパフォーマンスの高い長期短期記憶 (LSTM) に焦点を当てています。 しかし、他の DL アルゴリズムも効果的であることが示されています。 要約は次のとおりです。
- リカレント ニューラル ネットワーク (RNN): 特定のタイプの ANN で、各処理ノードが「メモリ セル」としても機能し、将来の使用のために関連情報を保持し、それを前の層に送り返して出力を向上させることができます。
- 長期短期記憶 (LSTM): 現在、多くの専門家が LSTM を株式予測の最も有望なアルゴリズムと見なしています。 これは RNN の一種ですが、個々のデータ ポイントとより複雑なデータ シーケンスの両方を処理できるため、非線形の時系列データを処理し、非常に不安定な価格変動を予測するのに適しています。
- グラフ ニューラル ネットワーク (GNN): これらのアルゴリズムは、グラフとして再構築されたデータを処理し、各データ ポイント (ピクセルや単語など) がグラフのノードを表します。 この変換プロセスは難しく、処理精度が低下する可能性がありますが、財務アナリストはデータ ポイント間の関係をより適切に視覚化して理解することができます。
研究者は、株式予測のための深層学習アルゴリズムの潜在的な用途にますます関心を寄せており、特に最もパフォーマンスの高い長期短期記憶 (LSTM) に焦点を当てています。 しかし、他の DL アルゴリズムも効果的であることが示されています。 要約は次のとおりです。
- リカレント ニューラル ネットワーク (RNN): 特定のタイプの ANN で、各処理ノードが「メモリ セル」としても機能し、将来の使用に備えて関連情報を保持し、前のレイヤーに送り返して出力を向上させることができます。
- 長期短期記憶 (LSTM): 現在、多くの専門家が LSTM を株式予測の最も有望なアルゴリズムと見なしています。 これは RNN の一種ですが、個々のデータ ポイントとより複雑なデータ シーケンスの両方を処理できるため、非線形の時系列データを処理し、非常に不安定な価格変動を予測するのに適しています。
- グラフ ニューラル ネットワーク (GNN): これらのアルゴリズムは、グラフとして再構築されたデータを処理し、各データ ポイント (ピクセルや単語など) がグラフのノードを表します。 この変換プロセスは難しく、処理精度が低下する可能性がありますが、財務アナリストはデータ ポイント間の関係をより適切に視覚化して理解することができます。
長期短期記憶、リカレント ニューラル ネットワーク、グラフ ニューラル ネットワークのいずれであっても、ディープ ラーニング アルゴリズムは、従来の ML アルゴリズムと比較して、優れた株価予測機能を一貫して実証してきました。 ただし、DL システムはトレーニングに大量のデータを必要とし、通常はかなりのデータ ストレージと計算リソースを必要とします。
在庫予測のための機械学習手法とは?
機械学習アルゴリズムは、価格予測のための銘柄選択において重要な役割を果たします。 ただし、予測分析は複雑なプロセスであり、アルゴリズムは XNUMX つのコンポーネントにすぎません。 分析パイプラインに機械学習を実装するときは、データから始めて、他の要因を考慮することが重要です。 前述のように、ML および DL アルゴリズムのトレーニングに使用されるデータセットは、通常、非常に大きく多様です。 異なるタイプのデータを使用する主な調査方法は XNUMX つあります。
- ファンダメンタル分析は、株式の本質的な価値とその将来の変動を決定することを目的としており、市場と業界のパラメーター、および時価総額、配当、取引高、純利益と損失、PER、総負債などの企業指標を分析します。
- 対照的に、テクニカル分析は、本質的な株価とその駆動要因に焦点を当てるのではなく、定期的なパターンを特定し、特に短期的な将来の動きを予測するために、時間の経過に伴う株価と出来高の傾向に焦点を当てます。 これには、頭と肩、三角形、カップとハンドルなどのパターンが含まれます。
- 株価予測のための効果的な ML システムには、検討中の財務状況をよりよく理解するために、両方の方法と、企業データや株価パターンなどの幅広いデータ タイプを組み込む必要があります。
データ ソースの選択
データは、機械学習に基づく在庫予測の重要な要素です。 したがって、トレーニング アルゴリズムの前提条件として、豊富で信頼できるデータ ソースにアクセスできることが重要です。 幸いなことに、データ サイエンティストはさまざまな金融データベースや市場インテリジェンス プラットフォームにアクセスでき、API を使用して継続的なデータ フローを実現するデータ分析ソリューションと簡単に統合できます。
機械学習によるセンチメント分析
ML ベースの株価予測における興味深いトレンドは、センチメント分析の使用です。 ますます一般的になりつつあるこのアプローチの背後にある考え方は、経済データだけに依存するだけでは株価の傾向を予測するには不十分であり、システムには他の種類のデータも入力する必要があるというものです。
代わりに、金融の専門家は、テキスト分析と自然言語処理を組み合わせた機械学習を利用して、ソーシャル メディアの投稿や金融ニュースの記事などのソースで表現されている感情を判断する必要があります。金融の話題。
大規模な金融会社はすでにこれらの方法論を採用しています。JP モルガン リサーチは、世界の株式市場をカバーする 100,000 件のニュース記事を使用して専門家が将来の株式投資の決定を行うのに役立つ ML システムを開発しました。また、Blackrock はテキスト分析を使用して、企業の収益ガイダンスの将来の変化を予測しました。
トレーニングとモデリングに関連する問題の解決
データ モデルのトレーニングと作成のプロセスは、データの収集よりも困難な場合があります。 多くの場合、大規模なデータセットにはさまざまな変数が含まれており、トレーニングに時間がかかる場合があります。 この問題を克服する XNUMX つの方法は、最も重要な変数を選択するプロセスである特徴選択を使用することです。これにより、トレーニング時間が短縮されるだけでなく、結果のデータ モデルがより解釈しやすくなります。
もう XNUMX つの課題はオーバーフィッティングです。これは、アルゴリズムが特定の金融データセットで長時間トレーニングされ、結果として得られるモデルがそのデータセットではうまく機能するが、新しいデータ サンプルではうまく機能しない場合に発生します。 在庫予測やその他の ML アプリケーションでの過剰適合を軽減するために、データは通常、トレーニング、検証、およびテスト セットに分割されます。 これにより、データ モデリング、さまざまなサンプルでのテスト、およびモデルのパフォーマンスの評価と改良の複数のフェーズが可能になります。
この監視と検証の手順は、モデルが展開された後も継続して、意図したビジネス用途に適していること、および変化する財務状況に適応できることを確認する必要があります。
AIは株価を予測するのにどれほど優れているか?
ブローカーの本能と広範なコンピューターおよび統計の使用を組み合わせることは、金融機関によって長年使用されてきた慣行です。 しかし、近年、COVID-19 パンデミックのような世界的に重要な出来事によって、株式市場の奇妙な動きがさらに悪化しており、多くの機関が AI、ML、および予測分析の金融分野での潜在的なアプリケーションを調査するようになっています。 結果は有望であると言えます。
たとえば、JP モルガンは、2017 年の取引のタイミングとサイズを推奨することを目的としたプロジェクトを発表しました。 機械学習を使用した金融のイノベーション 報告書。 2000 年から 2016 年までに収集された広範囲のデータが、ランダム フォレスト アルゴリズムに基づいて ML を利用したシステムに入力されました。これには、外国の金利や連邦準備制度理事会のスケジュールが含まれます。
の2020年XNUMX月号に掲載された研究 セルリ エッジ グローバル 追加の心強い情報を提供します。 2016 年から 2019 年までの ML 主導のヘッジファンド取引の累積リターンは、同時期の従来のヘッジファンド投資の 33.9 倍近く高いことがわかりました (12.1% 対 XNUMX%)。
ヘッジ ファンドについて言えば、OECD の調査では、民間部門によって公開された AI を利用したヘッジ ファンドのインデックスが、同じ情報源によって提供された従来のインデックスよりも優れており、従来の株式取引戦略に対する ML 主導の取引執行の優位性が実証されています。
これらの結果を踏まえると、この業界で機械学習と人工知能の使用が増加すると予測できます。 これに関連して、Gartner の予測によると、2025 年までに、世界中のベンチャー キャピタリストの XNUMX 分の XNUMX が AI ベースのテクノロジを使用して意思決定を行うようになることに注意することが重要です。
機械学習で株式市場を予測できないのはなぜですか?
一部の銘柄は予測が困難です。 テスラを見てください。 イーロン マスクの XNUMX つのツイートは、株価を大きく変える力を持っています。
その結果、テスラの株価は不安定です。 これは、かなりの数の投資家がテスラ株を売買していることを示しており、これにより価格が定期的に変動しています。
人々はテスラの財務報告を読んだので、この株を継続的に売買しているわけではありません。 むしろ、彼らは感情に基づいて行動しています。 人々はテスラについてほんの少しの情報でも知るだけで、より多く購入するか、より多く販売するかのどちらかになります。
メディアの報道は世論に影響を与えるため、機械学習はニュースで頻繁に取り上げられる銘柄を確実に特定することはできません。
最後の言葉
最も研究されているトピックの XNUMX つは株価の予測であり、学界とビジネス界の両方から関心を集めています。 人工知能の出現以来、株式市場の動きを予測するために数多くのアルゴリズムが使用されてきました。 統計と機械学習アルゴリズムを組み合わせて使用することで、長期的な市場を理解したり、翌日の株式の始値を予測したりできます。 標準的な機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、グラフベースのアルゴリズムなど、株式価値を予測するためのさまざまな方法は、今日でも研究されています。
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- 情報源： https://dataconomy.com/2023/01/stock-prediction-machine-learning/
