日々膨大なデータが生成される金融市場は、機械学習の活かしどころとしては申し分ないと考えるだろう。実際、たくさんのAI市場分析ツールが活用されている。

ただ、市場は分析対象となりうる情報の量/変数が膨大なのと変動性の大きさから、市場分析ツールをうまく機能させることは簡単ではないようだ。

こうした状況を受けてコーネル大学の研究者らは、市場分析ツールを機械学習で評価する試みを実施。同研究では、この領域における最大規模のデータセットを用いている。

市場分析ツールが導き出したパターンを分析

金融市場では1つの取引がほかの取引に影響を及ぼす。同様に、ある市場の動きが別の市場に影響を及ぼすことも常だ。

ウォールストリートなどで運用される市場分析ツールの中には、これらの微細な構造パターンを見出して将来の市場の動きを予測するものがあるとのこと。

搭載のアルゴリズムには、市場のさまざまな変数に焦点を当てたものがあるが、予測プロセスの多くはブラックボックス。このことが市場分析ツールの評価をむつかしくしていた。

市場分析ツールの評価や市場予測が可能

研究では、機械学習アルゴリズムのひとつランダムフォレストを使用して、これらアルゴリズムが行っていることの有効性を評価した。データセットには、87の先物取引市場におけるすべての取引記録（5年間分）を使用したようだ。

分析の結果、有効な変数、あまり有効でない変数などが判別できたという。

なお、同ツール自体を市場の動きの予測に役立てることも可能とのことで、市場分析における機械学習の優位性がさらに高まりそうだ。

参照元：Study: Machine learning can predict market behavior/ Cornell Chronicle