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20170920_FinSumWorkshop_ZaisanNet
- 9. AI x Fintech ~ Frequent Mistakes
時系列データ
• ランダムウォークを
含むデータ
AI学習
• モデルとフィット
• ブラックボックス完
成
相関確認
• モデルを大量生成
• 株価と相関が高い
モデルを発見
実検証
• 未来の予測精度50%
• 過学習やデータ量を
疑う
実は、AIを使って
ランダムウォークからランダムウォークを
作っているから
- 10. Principle of Data
• 取扱データの本質的な理解が不可欠
• 統計分析もせずにAIエンジンに入れ
るのは論外だが、統計知識だけでは
不足
• AI(人工知能をはじめとした最先端
技術)による解決の模索
• 通常のエンジニアでも無理
• 数学・統計学・金融工学・人工知能
の複合的な知識と経験が必要
• ノウハウを蓄積している企業や事業
者が少ない
- 26. Phantom AI
Weekly Stock Forecast
時系列データを統計処理し
ランダムウォークを除去
統計学と金融工学
特徴量を持つ学習データに対して
周期変動も学習できるエンジンを利用
人工知能
一般消費者でも分かる
アウトプットデザイン
分かり易いUI/UX