I Know First 日本の株式市場のAI予測システムの開始 - 日経 225 を網羅

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2017年12月28日現在、I Know First は、東京証券取引所に上場されている主要株式のAI ベースのランキングおよび予測モデルの実装とトレーニング期間を終了しました。 この日には、データフィードのタイミングと予測の生成がそれぞれの時間帯に調整されているため、日本の最初の株式予測は、地元の日本市場での購読済みの投資家向けに発行されました。
それ以来、生成された予測は日経平均を大きく上回っています。
各カバード・ストックについて、カレンダーの日/月/年:3日、7日、14日、1ヶ月、3ヶ月および 1年で表される6つの主要な時間範囲について毎日予測が生成されております。

毎日更新される予測は、2 つの数字から成り立ちます:それぞれの時間枠内の株式の動きの 予測方向と強さを示す信号、およびアルゴリズムが株式の動きをどのように予測できるかを示す予測可能性です。

I Know First の AI ベースの予測システムは、東京証券取引所に上場されている最も流動 性の高い株式のうち、日経 225 指数構成銘柄の 219 社を含む 1225 株をカバーしています。

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投資家に付加価値を与える

予測 AI システムは、投資家やトレーダーが投資判断をよりスマートに行うために使用する ことができます。

  • 日本の株式市場における有望な機会の特定
  • 研究と投資のプロセスをサポートするためにカスタム画面をオーバーレイとして実装する。

AI ツールは、機関投資家だけでなく個人投資家向けの DIY 投資家に適した積極的な投資 運用商品であり、市場を上回り、ポートフォリオをより確実に管理するのに役立ちます。

パフォーマンスを上回る結果

2017 年 12 月 28 日〜2018 年 3 月 16 日の期間に、日経 225 指数からカバーされた 219 銘 柄を含む東京証券取引所(I Know First のカバレッジ:1225 銘柄)の予測が毎日生成され ています。

日経 225 銘柄

表 1 は、日経 225 銘柄の業績予想のそれぞれの評価を示しています。 平均トレードリター ン(ロング/ショート)は、さまざまな時間軸に対して、インデックスの対応する平均リタ ーンを示しています。

この表は、I Know First 予測を使用して選択された銘柄が、すべての時間軸のベンチマー クより著しく優れていることを示しています。 ロング/ショートアルゴリズムは、市場の主 な傾向および最良の全体的な機会を特定することができる。 予測可能性レベルが高いほど、 平均的にパフォーマンスが向上します。 絶対的な信号強度によって示される最良の機会 (上位 10 の信号)に焦点を当てることで、平均収益率がさらに向上します。

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ベンチマーク

日経 225 指数がベンチマークとして使用されます(同じ時間軸に沿って平 均を返します)。 あるいは、対象となる 219 銘柄の均等加重収益も同様に取ることができ ます。

I Know First による全ての 1225 TSE 上場銘柄

予測可能性指標の重要性は、対象となる 1225 銘柄すべての予測評価からも明らかである
(下記の表 2 参照)
ベンチマーク検討中の 1225 銘柄の平均リターンを用いることは、より適切なベンチマークであり(赤色参照)、参照目的の日経 225 指数も含まれている。

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性能評価 - 備考

評価は、3 月、7 日、14 日、1 か月間のすべての公表されたロング/ショート予測に基づいており、2011 年の 28/12/2017 - 16/03/2018 の期間であり、その期間のシグナルの方向の平均リターンを表示します。
表 1 および表 2 の下部に特に強調されているように、予測可能性レベルの重要性が強調され、信号強度(Top 10、Table 1)が増加すると両方の平均収益率が高くなります。

予測可能性インジケータは、一貫して市場の成果を上げる機会を特定するうえで重要であり、予測可能フィルタリングされたアルゴリズム予測を使用して得られた平均収益はほぼすべて市場を凌駕することは明らかです。 さらに、予測可能性の高い銘柄の中でも、平均的に最も強いシグナルは一貫して高い収益率に対応しています。
予測時間枠は暦日で与えられるため、以下の表は、取引日における対応する保有期間の詳細を示しています。

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結論

I Know First の AI ベースの予測システムは、マーケットを全体的に考慮します。これは、過去日々更新され構造化された資本市場データのパターンや関係/相互接続を検索し、金融世界を大規模な複雑なシステムとみなします。現在の市場状況に基づいて学習され、パターン化されたパターンから、アルゴリズムは有価証券の将来の予測を導出しています。学習されたパターンを各資産の予測を表す 2 つの指標に集約し、投資家がランク付けされた予測を使用して、大きな投資機会を特定し、投資プロセスをサポートし、幅広い市場を網羅することを可能にします。
各セキュリティと時間枠で利用可能な予測可能性指標は、個々の資産の行動を学習する上でアルゴリズムの成功を追跡し、もっとも有望な機会に集中するのに役立ちます。
主に米国の株式市場に焦点を当てた後、2017 年末の開始以来の日本株式市場の深い学習モデルとその顕著な成果の実現は、I Know First のアプローチの優位性を強調し、適応性と高いスケーラビリティレベルを世界中の市場システムで実証しています。

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