TensorFlowではじめる 株式投資のためのディープラーニング

クォンツ・リサーチ株式会社

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個人投資家向けの入門書は世にあふれていますが、プロの運用者がどのような形で投資判断をしているのか解説した本はありません。本書は、金融や株式投資について基礎的な知識を持つ読者を対象に、人工知能技術を使った株式投資運用モデルの基礎的な構築テクニックを解説します。データ分析ツールにはPythonと付随している数値演算ライブラリとTensorFlowを使い、ツールのインストールから実際の株価分析まで一つ一つの作業を丁寧に紹介します。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 言語・プログラミング
• 出版社: 秀和システム
• 電子版発売日: 2020年02月07日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 51MB

[ブクログ · ★★★★☆]

金融データを分析する実践的な手法を主題としており、
重回帰分析から始めて、非線形問題を解くことのできる手法として、ニューラルネットワークの実装へと展開している。
複雑なDNNモデルの構築というよりは、どのような統計処理を行なっているのか、理解できる範囲の複雑さのモデルという感じ。

ニューラルネットワークの題材としては、株価データを入力にして、
ブラックショールズ式のドリフト項とボラチリティ項の係数を推定するモデルを作成。
最後に、LTSMを用いたリカレントニューラルネットの実装までを行っている。

読後の印象は、AIを使っても、未来の株価を正確に予測することなどできないということ（予測の尤もらしさなら数値化できるかもしれない）。
それでも、古典的な回帰分析よりちょっと精度の良い分析ができるだけでも、ポートフェリオを作成する上で役に立つし、そこにビジネスが成り立ちうる。
本書の著者は、実務で金融サービスを提供している会社のようなので、地に足がついている感じは良かった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

株式投資経験者向けにディープラーニングの基礎からTensorFlowの使い方を解説、株価の分析へのディープラーニングの使い方を示す導入の位置付けの書籍。
ブラックショールズなどクオンツ的な内容も一部盛り込まれているが、網羅的にカバーされているのではなくあくまで使い方の一例として。

実際に株式投資に活かそうとすると環境構築（サーバーの設定、データ取得）なども必要になるので、導入としてならその辺りもカバーされていると良かったように思う。

[ブクログ · ★★★☆☆]

株式投資について基礎的な知識を持つ読者へ向けて、データ分析や機械学習を始めとした人工知能技術を学ぶことによって運用モデルと呼ばれるものの構築が行なえるような知識が書かれた本です。
anaconda等のインストール方法や実際に書かれたコードがありますので、自分でプログラムを書く際に参考になる情報があります。
とはいえ内容は大学で物理や数学の授業で出てきそうな内容なので、難易度は高いと思います。