オートエンコーダによる予測困難なシステムの異常検知～金融市場の異常変動とその修正を利用した売買戦略

摘要

時系列データの異常検知を行う場合，過去の変動パターンを学習した予測モデルを用意し，その予測値と実測値の乖離を調べる方法が一般的である．しかし金融市場を分析対象にする場合，基本的に予測困難であるため適切な予測モデルを構築できない．そこで本研究では，自己を学習対象とするオートエンコーダを活用することで，未来予測ではなく現在の適正値を推定するモデルに切り替え，実測値と適正値の乖離を調べることで異常検知を行う．この事例として株式市場の異常価格を検知し，その直後に起こる異常価格の修正を利用した売買戦略の有用性について，実データ，を用いた投資シミュレーションによって検証する．