高頻度板情報の時空間パターン分析による株価動向推定

抄録

金融市場の板情報は高頻度で豊かな情報を持つデータであるが、注文時刻と注文株数がペアになった不連続な数値で表されるため、既存のパターン抽出手法の一部では取り扱いが困難であった。本研究は、板情報を注文時刻と価格の2次元空間上で注文数量が記述される連続的な形式で表現することで、株価変動の予兆発見のために、画像データのような空間情報として取り扱って時空間パターンを抽出する手法を提案する。