AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『出来高の予測にAIを使えます』と言われまして、正直どこまで信じていいのか分かりません。これって要するに短期的な売買の判断材料になるという話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。要点を三つで説明すると、1）何を予測するか、2）どのデータを使うか、3）どの手法で評価するか、です。これを順にやれば導入の可否が分かりますよ。
なるほど。まず『何を予測するか』ですが、論文は“Total Turnover”（出来高の総額）を毎日予測していました。これを現場でどう生かすかが分かりません。投資対効果の観点で重要なポイントは何でしょうか。
まず出来高予測は、需給の「変化の兆し」を早く察知するための信号になります。これが経営的に使えるのは、過去の売買パターンと連動させて流動性リスクや資金繰りの短期判断に役立てる点です。結局は予測の精度と実務への組み込みやすさが投資対効果を決めますよ。
次に『どのデータを使うか』ですが、その論文では過去10年分の株価データを使っていました。現場のデータと合わせるにはどんな準備が必要でしょうか。クラウドが怖くて、うちの現場はまだエクセル中心でして。
素晴らしい状況説明ですね！身近な例で言えば、エクセルは『本のページ』で、データベースやクラウドは『図書館の棚』です。まずは重要変数を決めてから、週次でExcelから取り出して自動でCSV化する運用にするだけでも始められますよ。小さく始めて改善していけば大丈夫です。
手法についてですが、論文はRandom ForestやDecision Tree、SVM、Multinomial Regressionを比較して、特徴選択にBorutaという手法を使っていました。専門用語が多くて戸惑いますが、これを経営判断にどう結びつけますか。
いい質問です！難しい用語は薬の説明に似ています。Borutaは『効く成分だけを取り出す検査』、Random Forestは『多数の専門家の合議』、SVMは『境界線を引く審判』、Multinomial Regressionは『複数の結果を掃き分ける統計表』という具合です。まずは重要変数で安定して動くかを確かめ、その後経営ルールに組み込めるかを評価しますよ。
なるほど。精度の話もありましたが、論文は95%という数字を出していました。本当にそんなに高いのでしょうか。過剰評価のリスクはないのですか。
とても重要な着眼点ですね！論文の95%は評価設定次第で変わります。評価はConfusion Matrix（混同行列）でTrue Positive/NegativeとFalse Positive/Negativeを分けて見る必要があります。実務では誤警報が多いと信頼されないので、感度と特異度を両方評価して運用ルールを作る必要がありますよ。
要するに、まず小さく始めて使えるかを確かめ、誤警報が多ければ閾値や運用を変えるということですね。分かりました、私の言葉で整理するとそうなる、ということでよろしいでしょうか。
その通りですよ。小さく始めて、重要な指標だけを選び、現場で受け入れられる形にする。評価は混同行列で誤りの性質を見て、経営判断に合わせて閾値を調整する。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では私の言葉でまとめます。出来高の予測は短期の流動性や売買の兆候を見るために使い、小さく運用を始めて評価しながら現場ルールに落とし込む。誤警報は混同行列で洗い出し閾値で調整する、これで進めます。
