SIG-FIN-018-14

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[[第18回研究会]]

*深層学習と高頻度データを用いた株式注文状況の推定 [#o50db8a4]

**著者 [#ke527b95]
田代大悟(東京大学大学院 工学系研究科)，和泉潔(東京大学大学院 工学系研究科)

**概要 [#z15210eb]
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は、高頻度データ（ティックデータ）という形で記録され、効率的な活用が期待されている。一方、アルゴリズム取引やHFTなどの高頻度取引では、瞬時に適切な注文を出すアルゴリズムが求められる。そのような機械的売買の戦略向上を目指し、本研究では、深層学習を用いてティックデータを読むことで、株式注文状況の予測を目指す。

**キーワード [#n8a07f16]
板情報，ティックデータ，深層学習


**論文 [#he3be7d3]

//(3月6日以降に公表いたします)
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