(ブルームバーグ): ヘッジファンド会社マン・グループが支援するオックスフォード大学の研究者らは、株価の動きを予測できる機械学習プログラムを開発した。約30秒の取引に相当するモデルで80%の成功率を記録したという。

  オックスフォード・マン・インスティチュート・オブ・クオンティテーティブ・ファイナンスの人工知能(AI)専門家らは、自然言語処理や指し値注文の流動性データ調査からの原理を活用した。

  相場が反転する瞬間を捉えようとするファストマネートレーダーに役立ち得るこのアルゴリズムは、100ティック(約30秒−2分)の間の価格の方向を見極める。

  論文の共著者で研究所の准教授であるステファン・ゾーレン氏は「マルチステップ予測には、短時間の予測を行うことを学習させた有効なモデルがある。しかし、この情報をプログラム自体にフィードバックさせて予測をロールフォワードさせることで、より長期の予測を得ることができる」と説明した。

  マンAHLの主任科学者、アンソニー・レッドフォード氏はこのテスト段階にあるアルゴリズムについて、通常大規模な株の注文を複数の小規模取引に分割するヘッジファンド運用者にとって明らかに有用だと述べた。

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