拓海先生、お忙しいところ恐縮です。今回の論文の話を部下から聞いたのですが、正直言って用語も多くてよくわかりません。要点だけ教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、短く結論を述べると、この論文は高頻度の市場データから市場の変化をリアルタイムに捉えるために、リカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network (RNN)）（リカレントニューラルネットワーク）を使ってHawkes過程のパラメータを高速に推定できるようにする研究です。一緒に噛み砕いていきましょう。
Hawkesって聞きなれない言葉ですが、何を表しているのですか。これって要するにトレードの頻度や波が似たように繰り返す性質をモデル化するもの、という理解でいいですか。
その理解でほぼ合っています。Hawkes process（Hawkes process）（ホークス過程）は、ある出来事が起きるとその後に出来事が連鎖的に増える「自己励起（self-excitation）」や異なるタイプの出来事同士が影響し合う「相互励起（mutual-excitation）」を表す確率モデルです。株式市場の取引や価格のティック変動に使うと、直近の活動が次の活動を誘発する性質を捉えられるんです。
なるほど。で、従来はどうやってこのHawkesのパラメータを出していたのですか。うちの情報システム担当が言うには計算が重いと聞きましたが。
その通りです。従来は最大尤度推定（Maximum Likelihood Estimation (MLE)）（最大尤度推定）でパラメータを推定しており、正確だが計算が重く、短い時間窓で頻繁に再推定する用途には向かない場合がありました。論文のアイデアは、RNNにMLEで得られた推定結果を学習させておき、新しいデータが来たらRNNで即座にパラメータ推定を行い、結果的にほぼ同等の精度でずっと速く計算できるようにすることです。
これって要するに、重たい計算を先に学習フェーズでやっておいて、実運用では軽い計算だけで同じ結果が出せるということですか。投資対効果の観点で言うと、導入コストに見合いますか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りで、要点を3つにまとめると、1) 学習フェーズでMLEによる正解ラベルを作ることでRNNが「素早く推定」できるようになる、2) 実運用では新しい価格データが来るたびにほぼリアルタイムでボラティリティが更新できる、3) 長期的には計算資源の節約と意思決定の速度向上という投資の回収が期待できる、ということです。
現場のデータは必ずしも理想的なHawkes過程に従わないと言っていましたが、その点はどう対処するのですか。現場適用で失敗するリスクが心配です。
良い指摘です。論文では実データが完全にモデルに従わない場合を想定し、出力層にsoftplus関数を使って負の値が出ないように制約を入れるなどの工夫を示しています。つまり、RNNの出力がモデルの枠を壊さないように「安全弁」を設ける設計になっているのです。
わかりました。最後に一つだけ確認ですが、結局我々のような現場での意思決定にどう役立つのか、私の言葉でまとめさせてください。
もちろんです。どうぞ。
要は、重たい統計計算は学習で済ませておき、運用時は軽く高速に市場ボラティリティを出して現場判断を支援する。導入コストはあるが、リアルタイム性と判断の速さで回収できる可能性がある、ということですね。理解しました、ありがとうございます。
