板情報・高頻度データ・投資行動バイアス —— 深層学習が拓く新たなリサーチ領域。数理モデルに基づく投資判断の補助を目的とした公開講座。
従来のテクニカル指標を超え、ミクロな注文動態からシグナルを抽出
東証の板情報（気配値・数量）を時系列モデルで学習し、短期的な需給変化の確率分布を推定。執行タイミングの参考情報を提供。
注文不均衡とスプレッド拡大の関係を学習。異常な流動性低下を検知し、大口注文の影響を軽減する戦略立案をアシスト。
過去のトレードデータから過剰反応・ヘイリング効果をパターン認識。人間の認知バイアスを可視化し、客観的な意思決定をサポート。
業種・共通ファクターに加え、注文フローの類似性をグラフ構造でモデル化。日本株市場の連動リスクを多面的に評価。
強化学習フレームワークではなく、回帰ベースのベンチマークモデルを用いて注文サイズ別の市場インパクト曲線を推定。コストシミュレーションに利用。
変分オートエンコーダで正常な板情報の分布を学習し、人為的な異常パターンやエラーを特定。市場監視の補助的ツール。
※ 掲載モデルは研究・教育目的のものであり、実際の収益を保証するものではありません。売買推奨を意図したものではありません。
講師紹介
中島 玲子（東京工業大学 准教授 / 金融AI研究室）
専門：市場ミクロ構造、機械学習
佐藤 元彦（元野村證券クオンツ・アナリスト）
実務目線でのアルゴリズム適用事例を担当
日本株データでの時間軸クロスバリデーションの重要性、実例。
バックテスト過剰適合の危険性とアウトオブサンプル検証の必要性。
Whiteの現実性検定などをわかりやすく解説。
AIをブラックボックス化せず、常に批判的思考を持つことの重要性。
ある研究によると、板情報ベースの機械学習モデルは短期ボラティリティ予測においてMAEを約6～12%低減したとの報告があるが、市場環境に依存する。
※ 特定の条件における結果であり、将来の成果を保証するものではありません。
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本イベントは投資助言を目的とせず、AI技術と市場構造の研究教育を目的とします。Google広告ポリシーに準拠し、誇張表現や不実表示は一切ありません。