019-20

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[[第19回研究会>019]]

*深層学習と高頻度注文情報による株価動向推定 [#c6f810e3]

**著者 [#o9a5004d]
田代大悟(東京大学), 和泉潔(東京大学)

**概要 [#daab5aa4]
近年、金融市場の電子化と高速化に伴い膨大化した取引情報・指値注文情報の効率的な活用が期待されている。一方、アルゴリズム取引等の機械的売買では、瞬時に適切な注文を出すアルゴリズムが求められる。そのような応用を目指し本研究では、高頻度注文情報に対して、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用することで株価動向の推定を行った。

**キーワード [#d35929be]
Deep Learning, CNN, high-frequency data

**論文 [#fe98a85a]

//(10月11日以降に公表いたします)
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