実践 時系列解析 ―統計と機械学習による予測

14章金融分野への適用

金融市場は、すべての時系列データの代表格です。ハイテク証券取引所の自己勘定取引データにお金を払っている人は、高性能計算と驚異的並列処理をもってしても処理に何日もかかる、テラバイト単位のデータの洪水を受け取っていることでしょう。

高頻度トレーダーは、金融業界の最も新しくて最も悪名高いメンバで、マイクロ秒単位の時系列解析で得られる情報と洞察を利用して取引を行っています。その一方、数時間、数日、数ヶ月という、より長期間の時系列を見渡す従来型の証券取引会社も、市場で成功を収め続けていることから、金融データの時系列解析には、ミリ秒から数ヶ月までの広い桁の時間スケールで、無数の成功した方法があります。

	驚異的並列とは、あるデータ断片の処理結果が、他のデータ断片の値に一切依存しないようなデータ処理タスクを指します。このようなタスクでは、驚くほど簡単に、逐次実行ではなく並列実行するようにデータ分析タスクを変換し、マルチコアやマルチマシンで計算する選択肢を活かすことができます。 例えば、ある株式の1分間隔の収益率の1日平均を計算するタスクを想定してください。各日は、別個に、並列に取り扱うことができます。これに対し、日次ボラティリティの指数重み付き移動平均は、特定の日の値がそれ以前の日の値に依存するため、驚異的並列ではありません。驚異的並列ではないタスクが、部分的に並列に実行できる場合もありますが、可能かどうかはタスクの詳細によります。

本章では、趣味と実用を兼ねた時系列解析の典型的な事例として、S&P ...