金融市場向けの予測マシンの作成

フェイズ・ボウイド貢献者

Fayze Bouaouidは、ファイナンシャルインテリジェンスアプリケーションの共同創設者兼CEOです。スプリングボックスAI。彼は銀行と金融の理学修士号を持ち、銀行と資産管理でXNUMX年近くの経験があります。

人工知能と機械学習テクノロジーは過去XNUMX年間で大きく進化し、特に金融、銀行、投資、貿易の分野で多くの人々や企業に役立ってきました。

これらの業界では、マシンに完全なデータが提供されている限り、計算や財務報告など、マシンが人間よりも優れた速度で実行できる多くのアクティビティがあります。

今日、人間によって構築されているAIツールは、傾向を予測し、複雑な分析を提供し、人間よりも高速かつ安価に自動化を実行する能力において、もうXNUMXつのレベルになりつつあります。ただし、それ自体で取引できるAI搭載のマシンはまだ構築されていません。

マシンに完全なデータが提供されている限り、計算や財務報告など、マシンが人間よりも優れた速度で実行できる多くのアクティビティがあります。

人間の判断に取って代わるようなシステムを構築することができたとしても、許容誤差があり、人間しか理解できないこともあります。 AIベースの予測マシンの設計は、依然として人間が最終的に責任を負っており、進歩は彼らの入力によってのみ発生します。

データはあらゆる予測マシンのバックボーンです

AIベースの予測マシンを構築するには、最初に、解決する問題とユーザーの要件を理解する必要があります。その後、マシンの動作に基づいて、実装する機械学習手法を選択することが重要です。

教師あり学習（例からの学習）、教師なし学習（一般的なパターンを特定するための学習）、強化学習（ゲーミフィケーションの概念に基づく学習）のXNUMXつの手法があります。

手法が特定されたら、機械学習モデルを実装します。将来についての予測を含む「時系列予測」には、シーケンス間（Seq2Seq）モデルを備えた長短期記憶（LSTM）を使用できます。

LSTMネットワークは、時間順にインデックスが付けられた一連のデータポイントに基づいて予測を行うのに特に適しています。画像やビデオの認識に適用できる単純な畳み込みニューラルネットワーク、または手書きや音声認識に適用できるリカレントニューラルネットワークも使用できます。