AIBR プレミアム
拓海先生、最近「HLOB」って論文の話を聞きましてね。ウチの部下が『これで取引の動きが予測できる』なんて言うものですから、現場で使えるかどうか、正直見当がつかないんです。
素晴らしい着眼点ですね！HLOBは「Limit Order Book（LOB）＝指値・成行などの注文が並ぶ帳簿のデータ」を深掘りして短期の値動きを予測するモデルです。大丈夫、一緒に要点を3つに整理していけば、現場判断に活かせるかどうか見えてきますよ。
まずは現場目線で聞きたいのですが、これって要するに何が新しいんですか？単純に『よく当たる予測器』という理解で良いのでしょうか。
要点は3つです。1つ目、単純な並び（隣り合う価格レベルの変化）だけでなく、離れた価格レベル同士の“深い依存関係”を拾っていること。2つ目、データの“情報の流れ”をグラフとして整理してから学習することで、雑音を減らしていること。3つ目、予測の持続性や有効範囲（ホライゾン）を明示的に評価していることです。ですから『単に当たる』だけでなく、どの条件で有効かが分かるモデルですよ。
うーん、難しい言葉が混ざりますが、投資対効果で考えると『導入に値するかどうか』を見極めたい。必要なデータ量や処理の重さ、現場のITでできることを聞かせてください。
良い視点です。HLOBは高頻度（High-Frequency）なデータを前提に設計されており、生データをそのまま使うよりも事前にグラフ化してから学習します。つまり、データの蓄積があり、リアルタイムでの超低遅延処理までは要求しない場面なら試行可能です。端的に、リソース面で見るべきはデータ保管量、バッチ処理での学習環境、検証用のシミュレーション体制の3点ですよ。
リアルタイムは厳しいが、夜間のバッチで予測モデルを作るくらいなら社内でもできそうです。ただ、現場が心配するのは『モデルの中身がブラックボックスで何を頼りに動いているか分からない』という点です。そこはどうでしょうか。
鋭い質問ですね。HLOBは学習前に「Triangulated Maximally Filtered Graph（TMFG）＝情報フィルタリングネットワーク」を作って、どの価格・出来高レベル間に強い関係があるかを可視化します。言い換えれば、まず『誰と誰が会話しているか』を整理してから学習するため、重要な関係は後で追跡できます。これにより、完全なブラックボックスにはなりにくいです。
これって要するに、先に相関図を作ってから学ぶので、『誰が影響しているか』を後で説明しやすいということですか？それなら説明責任の面で助かります。
まさにその通りです。加えて、HLOBは「Homological Convolutional Neural Networks（ホモロジー畳み込みニューラルネットワーク）」の考えを取り入れており、単純な隣接関係だけでなく高次の結びつきを学べるように設計されています。ですので、局所的なノイズに振り回されにくく、重要な構造を抽出しやすいのです。
実運用なら『どのくらいの予測期間で有効か』が肝ですね。短期すぎれば意味がないし、長期だと精度が落ちる。HLOBはその点どう示していますか。
重要な視点です。論文ではいくつかの予測ホライゾン（短期〜やや長期）で性能を比較し、モデルの有効性がホライゾンや銘柄のtickサイズ（最小価格刻み）に依存することを示しています。実務ではまず自社の目的（何分先を狙うか）を決め、小さな実験で最適なホライゾンを見つけるのが現実的です。これも検証すべき3点の一つですね。
分かりました。最後にもう一度だけ、私の立場で部下に説明できるように、要点を短くまとめてもらえますか。
もちろんです。要点は3つだけ覚えてください。1) HLOBはLOB内の深い依存関係を可視化して学習することで、単純モデルよりも堅牢である。2) 情報フィルタ（TMFG）を使うため、どの関係が効いているかを後から示しやすい。3) 有効性は予測ホライゾンと銘柄特性に依存するため、小さな実験で実務適用範囲を確かめる必要がある。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
承知しました。では私の言葉で整理します。HLOBはまず相関の地図を作ってから学習し、離れた価格レベル間の関係も拾うことで短期的な予測が安定する可能性があるということですね。投資対効果を考えるなら、まず小さな検証実験から始める、以上です。
