著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
人工知能の開発と応用がますます普及するにつれて、人工知能技術は金融分野にも参入しています。人工知能は人間の行動を分析、予測、シミュレーションできるため、金融取引に人工知能テクノロジーを使用することは新しいビジネスモデルとなっています。この記事では、金融分野における人工知能の主な応用について詳しく説明します。まず、機械学習、深層学習、強化学習、遺伝的アルゴリズム、ゲーム理論など、金融分野における人工知能のいくつかの重要なコンポーネントを紹介します。次に、これらのモデルと金融分野におけるその役割について 1 つずつ説明し、さまざまなモデルの適用可能性を市場の需要に基づいてさらに詳しく説明します。最後に、既存の関連研究結果に基づいて、金融分野における人工知能の将来の開発方向と課題について議論します。
2. 基本的な概念と用語の説明
(1) 機械学習
機械学習は、コンピューターがトレーニングを通じてさまざまな複雑な問題を解決できるようにすることを目的とした人工知能の分野です。その最も基本的な考え方は、データを取得し、データを整理し、モデルを構築し、結果を予測することです。機械学習は、教師あり学習と教師なし学習に使用されます。つまり、ターゲット変数またはラベルが既知の場合は、入力特徴に基づいてターゲット変数を予測し、ターゲット変数が未知の場合は、データの分布ルール、分類、クラスタリングを特定します。 、など。機械学習の 3 つの要素: モデル、トレーニング、予測。モデルをトレーニングするときは、トレーニング サンプルと対応する出力値を提供する必要があります。コンピューターはトレーニング サンプルに基づいてモデルを計算します。このモデルは新しいデータを予測できます。
(2) ディープラーニング
ディープラーニングは機械学習の下位分野でもあり、ニューラル ネットワークのマルチレベル学習を指します。従来の機械学習アルゴリズムは単純なデータセットしか処理できません