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J-GLOBAL ID：202102247983873695   整理番号：21A0627989

クラスタリング,深層学習,および人工金融市場を用いた金融市場シミュレーションのための実データの実現【JST・京大機械翻訳】

Implementation of Real Data for Financial Market Simulation Using Clustering, Deep Learning, and Artificial Financial Market

著者 (4件)： Hirano Masanori (School of Engineering, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Matsushima Hiroyasu (Center for Data Science Education and Research, Shiga University, Shiga, Japan) ,  Izumi Kiyoshi (School of Engineering, The University of Tokyo, Tokyo, Japan) ,  Sakaji Hiroki (School of Engineering, The University of Tokyo, Tokyo, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12568  ページ： 3-18  発行年： 2021年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,実データに基づく金融市場シミュレーションにおける機械学習トレードエージェントモデルを実装するための新しい方式を提案した。実装は,高周波トラダー市場製造(HFT-MM)戦略にのみ集中する。まず,クラスタリングにより実次数データからHFT-MMトレードの次数データを抽出した。次に,データを用いて,深層学習モデルを構築した。このモデルを用いて,シミュレーションのためのHFT-MMトレーラーモデルを構築した。このシミュレーションにおいて,著者らは,規則化挙動の発散に関して,著者らの新しいモデルと従来のHFT-MMトレーラモデルを比較した。著者らの新しい取引モデルは従来のモデルより優れている。さらに,データとシミュレーションの組み合わせの障害を見出した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  HF【周波数】 ,  *クラスタ化 ,  機械学習
準シソーラス用語： *金融市場 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 人工金融市場 ,  マルチエージェントシミュレーション ,  機械学習 ,  深層学習 ,  データマイニング ,  高周波貿易 ,  市場づくり ,  クラスタリング

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  産業経済  (KA02000Y) ,  利益管理  (KA05030A)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラスタリング ,  深層学習 ,  人工 ,  金融市場 ,  シミュレーション