クオンツ、AIでノイズの多いオーダーブックデータをシャットアウト

研究チームは、シンプルな機械学習アルゴリズムを使って、証券取引所のデータからいわゆるノイズの多い取引をフィルタリングし、すでにクオンツに人気のあるシグナルのより強力なバージョンを生成したと発表しました。

オックスフォード大学、カリフォルニア大学ロサンゼルス校、ロンドン大学クイーン・メアリー校、ニューファンドランド記念大学の研究チームは、教師なし機械学習アルゴリズムを使って、注文ごとのメッセージ・データからの情報のみに基づいて取引をクラスターにグループ分けしました。

その結果、「オポチュニスティック」と「ディレクショナル」取引のクラスター内の買い注文と売り注文のアンバランスから得られる取引シグナルは、市場全体の同様のシグナルよりも株式の値動きを予測することが実証されました。

この手法は、クオンツがすでに使っているシグナルの威力を高めるものである、と開発者は述べています。