投資戦略サーベイのための機械学習手法｜UKI｜note

1.はじめに計量的・実証的な投資におけるアルファは質の高いサーベイからもたらされるものであり、近い将来その分析手法の殆どが機械学習に置き換わるものだと考えています。この提言が正しいとすると、現行のシステムトレーダーはすべからく機械学習を学ぶ必要があります。 筆者はこれまでの知見から、投資における機械学習はそれ自体で予測モデルを構築するのではなく、サーベイを効率的・効果的に行うために使うほうが良いと考えています。質の高いサーベイによって一般に知られていないアルファ（アノマリー）を抽出することができれば、実際の予測モデルやトレーディングモデルは条件分岐でも十分事足ります。 本noteでは、投資戦略サーベイのための実践的な機械学習手法について紹介します。 2.関連文献「Ten Applications of Financial Machine Learning」 Marcos Prado, 20

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“機械学習のフィナンシャルデータへの適用事例で最も分かりやすいのは、上記の論文だと思います。この論文では、以下のように10の適用分野が紹介されています。”