資本市場におけるディープラーニング予測

リアクティブ・モデルからリアルタイムの予見へ

資本市場における予測には、過去の平均値や静的モデル以上のものが求められる。市場行動は非線形で多変量であり、常に進化している。ディープラーニングによる予測は、アナリストに、何が起こったかを説明するだけでなく、何が起こるかを予測する動的で適応性のあるモデルを構築する力を与えます。ディープラーニングとKXのリアルタイム・インフラストラクチャを組み合わせることで、断片的なシグナルを、より迅速でスマートな意思決定をサポートするフォワードルッキングな洞察に変換することができます。

市場対応可能な収量予測

LSTM、Temporal CNN、およびリアルタイムデータと履歴データで学習したハイブリッド深層学習モデルを使用して、米国、英国、EUの国債利回りを予測する。

ライブ価格の推論

ディープラーニングの出力を見積ワークフローに直接統合することで、プライシングの精度を高め、イールドカーブやスプレッドの動きの変化を予測します。

マクロ経済シグナル・モデリング

マクロ経済や市場のシグナルに基づいて学習した多変量ディープラーニングモデルを使用して、インフレ動向、金利動向、政策ショックを予測する。

スケールの大きな適応モデリング

リアルタイムのフィードバック・ループにより、ストリーミング・データでモデルを継続的に再トレーニングし、レジームが進化し、新しいデータが流入しても、予測を最新の状態に保つ。

主な能力

KXは、高性能な時系列インフラと高度なモデルアーキテクチャをサポートする柔軟性を組み合わせることで、ディープラーニングによる予測を可能にします。継続的な再トレーニングとリアルタイムの推論をビルトインでサポートすることで、チームは市場環境の変化に対応した適応的な予測を開発することができます。これらは、ディープラーニングが可能にするユースケースです：

ディープラーニングとリアルタイムデータで将来の結果をモデル化する

LSTM、Temporal CNN、RNNとCNNのハイブリッド・フレームワークのような高度なディープラーニング・アーキテクチャと、長距離リアルタイム予測用に設計されたMambaのような新しいモデルにより、静的なモデルを超えることができます。これらのアーキテクチャは予測精度を向上させ、モデルの減衰を減らし、変化する市場体制によりよく適応する。
使用例は以下の通り：

資産リターンと市場ボラティリティの予測
マクロ経済指標とセクター指標の予測
キャッシュフローや投資家の行動を時系列で見積もる
将来を見据えたモデルで実行戦略をサポート

混乱を引き起こす前に異常事態を特定する

時系列データの形状と構造を分析することで、価格、出来高、フローの不規則性を検出します。オートエンコーダーやGANのようなモデルを使用して、事前に定義されたラベルや静的なしきい値に依存することなく、予期しない動作にフラグを立てる。

使用例は以下の通り：

不正取引やフラッシュ・クラッシュのハイライト
異常な取引行動をリアルタイムで検出
潜在的な不正行為やオペレーショナル・リスク事象の特定

様々なインプットにおけるラベル体制、リスク、センチメント

変換器、RNN、フィードフォワードネットワークなどのモデルを使用して、時系列または非構造化入力を分類します。市場行動のセグメント化、信用リスクの評価、センチメントのタグ付けを行い、より迅速で情報に基づいた意思決定をサポートします。

使用例は以下の通り：

市場体制の変化を見極める
混合データを用いた信用プロファイルの分類
成績表やニュースヘッドラインにタグを付ける
リアルタイム分類でコンプライアンスをサポート

仮定ではなく、行動によってデータをグループ化する

自己組織化マップ、グラフ・ニューラル・ネットワーク、オートエンコーダなどのクラスタリング技術を適用することで、ラベル付けされていないデータセットの構造を明らかにする。ポートフォリオ、資産クラス、顧客の行動における隠れたパターンを浮き彫りにする。

使用例は以下の通り：

リスク、パフォーマンス、スタイルによるポートフォリオのセグメント化
市場ストレス下の資産クラスターの特定
行動特性による顧客またはアカウントのグループ化
製品イノベーションのための探索的分析をサポート

フィードバック駆動モデルで継続的に意思決定を改善

DQNやPPOのような強化学習手法を用いて、長期的に意思決定を最適化する。モデルは市場の状況に応じて進化し、現実の結果に応じて戦略を洗練させる。

使用例は以下の通り：

注文執行と取引シーケンスの最適化
ライブシグナルに基づくポートフォリオリバランスの自動化
不安定な市場におけるヘッジ戦略の適応
リアルタイム制約下での動的ポートフォリオ管理

時系列データとともに非構造化テキストから洞察を引き出す

トランスフォーマベースのNLPを適用して、定量データとともに財務テキストを取り込み、分析します。アナリスト・ノート、決算報告書、規制当局への提出書類の意味を明らかにし、コンテキストを考慮した予測を行います。

使用例は以下の通り：

ニュースやソーシャル・プラットフォームのセンチメントをモニタリング
中央銀行の声明からマクロ・シグナルを浮上させる
コンプライアンスや情報開示のリスク
非構造化インサイトによるクオンツシグナルの強化

これらの課題を克服する

従来の予測モデルは、不安定でデータが豊富な今日の市場では、しばしば不十分な結果を招く。複雑さを単純化しすぎ、重要な長期シグナルを見逃し、状況が変化するとすぐに劣化する。こうした限界は意思決定を遅らせ、リスクを増大させる。以下は、規模が大きくなるほど予測を困難にする課題である：

静的モデルは市場の複雑性を見逃す

伝統的な予測手法は、非線形行動や市場ダイナミクスの急激な変化を捉えることができず、高頻度あるいは変動性の高い環境では信頼性に欠ける。

手作業による遅いモデルワークフロー

手作業によるフィーチャーエンジニアリング、検証、チューニングは、開発サイクルを延ばし、市場の変化に迅速に対応したり、規模に応じてモデルを再トレーニングしたりすることを困難にする。

長期的なパターンが発見されない

時間軸や変数間の複雑な依存関係がしばしば見逃されたり、単純化されすぎたりして、モデルがゆっくりとしたトレンドや構造的変化を特定するのを妨げている。

市場の変化に伴い予想も下方修正

リアルタイムのフィードバックと自動再トレーニングがなければ、レジームが進化し、新しいデータが届き、基本的なパターンが変化するにつれて、予測モデルの精度は低下する。

メリット

リアクティブなプランニングから脱却し、ディープラーニングを活用したリアルタイムな予測を可能にします。より高速なパイプライン、スケーラブルなインフラストラクチャー、適応性の高いモデルにより、チームは変動と機会を先取りすることができます。これらは競争上の優位性を引き出すメリットです：

よりスマートで正確な予測

ディープラーニングモデルは隠れたパターンを発見し、長距離予測の精度を向上させる。

継続的に最適化されたモデル

自動更新と継続的な再トレーニングにより、状況の変化に応じてモデルの精度を維持します。

洞察までの時間の短縮

ワークフローの高速化により、データ収集から予測に基づく意思決定までのタイムラグを短縮。

より強力な予測エッジ

競合他社が市場環境の変化に対応する前に、リスクや機会の変化を特定する。

仕組み

KXとNVIDIAは、ディープラーニングと高性能アナリティクスを融合させ、次に何が起こるかを予測します。ディープラーニング予測は、ライブおよび過去の時系列データを取り込み、圧縮して動きながら処理し、GPU加速インフラを使用してLSTM、トランスフォーマー、テンポラルCNNなどのディープラーニングモデルを強化します。

トレーニングから推論まで、すべてが統一された高速パイプラインで行われます。リアルタイムのフィードバック・ループにより、変化する状況にモデルが継続的に適応するため、企業はボラティリティを先取りし、新たなシグナルを識別し、より確信を持って意思決定を行うことができます。

ストリームネイティブなデータ処理

高頻度の時系列データをオンザフライで取り込み、変換することで、シグナル検出からモデル更新、アクションまでのタイムラグを短縮し、動きの速い市場に最適。

大規模なディープラーニングの統合

PyTorchとGPUアクセラレーションによるシームレスな学習と推論をサポートし、モデルが長距離依存性と非線形パターンを捉えることを可能にします。

継続的なモデルの改良

リアルタイムのフィードバック・ループは、自動的な再トレーニングとパフォーマンス監視を可能にし、新しいデータや市場体制が生じても正確な予測を維持する。

なぜKXなのか？

時系列DNA

当社は資本市場向けに開発され、大容量、高頻度、時間を意識したデータをネイティブにサポートしています。日中のボラティリティから長期的なトレンドまで、あらゆる時間枠にわたって洞察力を引き出すことができます。

エンタープライズ・グレードのスケール

他のプラットフォームが大規模な取引に対応できない中、当社はミリ秒以下のパフォーマンスで数十億行をリアルタイムに処理し、最もデータ集約的な取引環境におけるレイテンシー、スループット、コンプライアンスの要求を満たします。

価値への道をより早く

当社は、検証された高価値のユースケース、NVIDIAアクセラレート・インフラストラクチャ、およびデプロイメントを合理化するテスト済みのフレームワークにより、キャピタルマーケッツにおけるAIイノベーションの迅速化を可能にします。

ディープラーニングによる予測：市場よりも速く動く先見性