深層学習と高頻度データを用いた株式注文状況の推定

抄録

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。