トレードITのエキスパートとして

現在は、人工知能によるトレードシステムを専門としていますが、 当初はトレードではなく、マーケティングの統計分析を専門としていました。

マーケティングの世界では、市場規模、顧客属性、アンケート調査、ニーズ調査などにおいて、 統計分析を用います。

いわゆる、SPSSという統計専門ソフトを用いた、因子分析、成分分析などがこれに当たります。

これにより、”表面的には見えない隠れた要因”を発見したり、
”常識とされている要因が本当に有効なのかどうか”を調査することが可能です。

この分野はこれまでも金融工学の実践的方法論として、 保険会社のアクチュアリーなどに利用されることはありましたが、 トレーディングの世界ではあくまで理論的なものとして扱われ、実践で使われることはありませんでした。

統計分析は、学術的に実証する方法としては優秀ですが、 相場のような"曖昧な"世界では、あまり有効ではないことが原因の1つです。

その後、コンピュータの発展や通信速度の向上などにより、従来では扱えなかったビッグデータが扱えるようになりました。

現在話題のディープラーニングもコンピュータの性能の向上の恩恵を強く受けています。

これに伴い、 2013年より相場の世界を扱うようになり、
法人向けにトレードシステムの受託開発を始めました。


それまで、トレードの世界では、一部の大手ファンドなどがアルゴリズムトレードを導入していましたが、 その実態は高速フラッシュトレードや固定的なトレード手法を搭載したソフトウェアでした。

”後出し”にも近い方法などでしか、機関投資家も自動売買に活路を見出すことが困難でした。

一部では、個人レベルによる自動売買ソフトもありましたが、玉石混合を極め、 ごく一部の有効なソフトにおいても、長期間にわたって勝ち続けるということが非常に難しいものでした。

しかし、その厳しい環境もあり、さまざまなトレード手法を検証しました。

現在でもその際に開発したアルゴリズムやトレード手法が、人工知能の中で生きています。

フィッティング、遺伝的アルゴリズム、SPSSによる統計分析、機械学習などを経て

現在では、多角的な人工知能となりました。




この技術を活かし、少しでも皆様のお役に立てれば幸いです。


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