クラウドコンピューティングを用いた売買ルール探索システム

摘要

Recently, system trading which is systematic investment technique to determine selling and buying timing is getting popular. To use the system trading effectively, its trading rule is quite important because the trading rule is an algorithm to determine the timing using market parameters. Investors are trying to find a good trading rule that can be a good indicator to trade stocks. However, finding a good trading rule is difficult, because there are huge amounts of trading rules and huge computation is needed to testify them. In this study, we consider the computation system to find a good trading rule using cloud computing. The design of MapReduce is also discussed to implement it as actual system.%近年システムトレードが流行している．システムトレードとは，投資を行う際に裁量を排し．一定の売買ルールに従って株式等の売買を行う投資手法である．システムトレードを行う投資家は，非常に多くの試行錯誤を繰り返しながら，現実の運用に適うような売買ルール，つまり，投資の頼れる指針となる良い売買ルールの探索に取り組んでいる．考えられる全ての売買ルールを探索すれば，良い売買ルールが発見できる可能性は高いが，売買ルールの総数が膨大なため，これまで全ての売買ルールを探索するような網羅的な探索は行われてこなかった．本研究では，クラウドコンピューティングを用いることで，膨大な売買ルールの網羅的探索を可能とする売買ルール探索システムの実現を目的とする．売買ルール探索システムの構築には，Googleの提唱するMapReduceのJava実装である Hadoop を利用する．本稿では，本研究が目的とする売買ルール探索システムの実現に向けて，具体的な売買ルールの探索処理を Hadoop で実現するための MapReduce の設計について述べる．