6 0 0 0 OA 人工市場と深層強化学習の融合による株式投資戦略学習
- 著者
- 前田 巌 松島 裕康 坂地 泰紀 和泉 潔 ディグロー デビッド 加藤 惇雄 北野 道春
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 第34回全国大会(2020)
- 巻号頁・発行日
- pp.2L4GS1304, 2020 (Released:2020-06-19)
高度な複雑系として知られる金融市場は,影響を与える要素の膨大さ,内部構造の非定常性,マーケットインパクトの存在といった要因により,予測が非常に難しい.これは近年目覚ましい発展を遂げた機械学習・深層学習手法を用いた場合でも同様で,金融市場予測は必ず不確かさを含んでしまい,不確かな予測に基づく投資判断は大きな損失や市場の不安定化の原因となる.本研究では,人工市場シミュレーションと深層強化学習の組み合わせにより,学習データの不足を補うとともにマーケットインパクトを考慮した学習を可能とし,上記の問題の解決を図った.基本的な単一市場のシミュレーション環境において実験を行い,提案手法の有効性が確認された.
1 0 0 0 金融実務者による知識創造と人工知能実装
- 著者
- 加藤 惇雄 長尾 慎太郎
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能 (ISSN:21882266)
- 巻号頁・発行日
- vol.36, no.3, pp.294-301, 2021-05-01 (Released:2021-05-01)
1 0 0 0 OA 深層学習における不確かさ評価の重要性
- 著者
- 前田 巌 松島 裕康 坂地 泰紀 和泉 潔 ディグロー デビット 富岡 博和 加藤 惇雄 北野 道春
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)
- 巻号頁・発行日
- 2019-04-08
近年,社会の様々な場面で機械学習・深層学習手法による予測が活用されている.深層学習手法を用いて学習したモデルは高い精度で予測を行うことができるが,予測信頼性を十分に考慮できておらず,予測の困難な外挿データに対しても高い確信を持って予測を行ってしまう危険がある.本研究では画像識別タスクに対して,通常の深層学習手法および近年提案されている不確かさを考慮した深層学習手法を適用し,外挿データに対するモデルの頑健性を検証した.通常の深層学習手法により学習したモデルはモデル学習用データに存在しない特徴を持つデータに対して高い確信度で予測を行ってしまうが,不確かさを考慮した深層学習手法により学習したモデルはそのようなデータに対し確信度を低く出力し,誤った予測を回避することが可能となる.実験結果より深層学習手法における不確かさ評価の重要性が示唆された.