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【AI×HFT】CatBoostを用いた高頻度取引モデルの実例調査

特徴量(Features)高頻度取引(HFT)の予測モデルでは板情報(注文板データ)やティックデータの統計に基づく特徴量が重視されています。例えば、ある研究では価格帯ごとに集約した注文板のスナップショットからCNNで空間的特徴を抽出し、さら...
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【機械学習】時間情報のサイクリックエンコーディング-決定木での優位性

為替レートの予測では、日時や季節に関わる特徴量(Hour=時刻、Month=月、DayOfWeek=曜日、DayOfYear=年の日数など)をモデルに組み込むことが多いです。これらの時間情報をどうエンコードするかはモデルの性能に影響します。...
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