金融における深層学習

金融予測および分類の問題に対する深層学習階層モデルの利用を探ります。金融予測の問題—証券の設計と価格設定、ポートフォリオの構築、リスク管理などに見られるもの—は、しばしば大規模で複雑なデータ相互作用を伴うデータセットを含み、現在のところ完全な経済モデルで指定するのは困難または不可能です。これらの問題に深層学習手法を適用することで、金融における標準的な手法よりも有用な結果を生み出すことができます。特に、深層学習は、少なくとも現在のところ、既存の金融経済理論には見えないデータの相互作用を検出し、利用することができます。