【難しそうな金融を
身近かなものに！】
機械学習って
ご存知ですか？
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簡単に言うと
赤ちゃんの
勉強の仕方の
ことです。
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いまどきの人工知能は
赤ちゃんのマネをして
勉強してるんです。
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何が凄いかって？
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人間が教えなくても
人工知能が
自分で勉強して
頭が良くなっていっちゃう
ってことなんです。
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簡単に言うと、
人間が
こういう時には
こうしろといった
ルールを教えるのでなく、
見聞きしたことの中から
機械が
自分でルールを見つけて
お利口さんになっていく
というものです。
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赤ちゃんが
やっては
間違えて、
やり方を
変えて
やり直して、
だんだん上手になっていく。
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それと同じような
勉強の仕方です。
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きのう
東京大学で
「金融における
機械学習と
自然言語処理の実例」
という講義を
受けてきました。
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機械学習の最前線で
開発に携わっている
ブルームバーク社の方から
機械学習の最先端で
何が起きているのかについて
直接お話を
聞くことができました。
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機械学習によって
株が今が割安で買い時だとか
割高で売り時だとか
そんなシグナルは
出すことができる。
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しかし、一番問題なのは
そう判断した理由をきちんと
説明することだという。
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なぜだかわからないけど
買い時だというのは
許されないという。
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きちんと説明責任を
果たす必要が
あるとのこと。
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ちゃんと
理由を説明するのは
大変だけど、
ユーザーを
守るためには
絶対に外せない。
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ちまたで、
高利回りの
うたい文句につられて
詐欺まがいの
金融商品を
購入して
大きな損失をこうむる
事件が後を絶ちません。
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これは、
なぜそのように
高い利回りが
得られるのかを
理解せずに
投資してしまう
からです。
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ウマい話には
必ず裏がある、
リスクがある。
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その理由、リスクを
自分なりに
きちんと理解したうえで
投資しないと
大変なことに
なってしまいます。
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機械学習による
売買シグナル
についても
ここのところが
一番大きなポイントに
なるようです。
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また、
こんな話もありました。
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世界中を
秒単位で飛び交う
様々なニュースが、
株などの金融商品を
売ったり買ったりする
人々の判断に
どのような影響を
与えるのか。
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そのニュースや
決算データが
出たら
売るのか、買うのか。
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そのニュースや
決算データの発表は、
その企業の信用に
どのような影響を
与えるのか。
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このようなことは
もちろん機械学習の
活躍できる
テーマの一つ。
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でも、
機械学習は
もっと基礎的なところで
たくさん使われていて
応用範囲も
広いとのこと。
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例えばこんなこと。
１００万件ほどある
データの中から
自分の欲しい
たった１件のデータを
探し出すのは至難のワザ。
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しかし、
普通の文章に近い文章で
こんなのが欲しいと
入力することにより
それを可能にする。
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ここのところに
機械学習を使うのです。
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また、
こんなことも。
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ある銘柄の債券を
売りたいと思っても、
買い手がいなければ
売れません。
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自分の売ろうと思っている
銘柄の債券の金額が
１０億円だったら
９９円で売れそうだけど、
１億円だったら
９８円５０銭でしか
売れそうにない、
といった予想が
できるように
なってきているようです。
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例えば
リーマンショックのような時に
いくらぐらいで売れる
可能性があるか、
なんていうことも
予測可能になるかも
しれません。
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機械学習の一種である
ディープラーニング
というものが
注目を浴びています。
機械学習の中でも
特に
人間の脳の学習の
方法に近い学習の
仕方のことです。
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そしてこれが
先日プロの棋士を
4勝1敗で破った
Googleの
人工知能alphaGOにも
使われていた技術なのです。
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さあ、
今日の講義も
もの凄い情報量で
頭が割れそうです。
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頭が割れる前に
キーワードだけ
抜き出しておきます。
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機械学習
自然言語処理
売買シグナル
リスク分析
金融情報端末
ブルームバーグ
アセットクラス
マーケットインパクト
債券、株式、為替、商品、デリバティブ
セルサイド、バイサイド
アセットマネージメント
ヘッジファンド
トレーダー
ファンマネ（ファンドマネージャー）
セールス
アナリスト
ストラクチャリング
クオンツ
データ処理
Word Boundary Detection
Named Entity Recognition
Entity Disambiguation
Event Extraction
Topic Classification
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Topic Clustering
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SRCH<GO>
NEWS ON<GO>
ユーザーインターフェイス
シグナル
リスク
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ボラティリティ
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