内容説明
遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）や遺伝的プログラミング（ＧＰ）という進化論的手法はシステムトレーディングやアルゴリズムトレードと呼ばれる金融分野に応用することができます。ＧＡ／ＧＰの基礎知識から最適値探索までを分かりやすく解説、さらに金融工学における基礎知識から実際の問題解決に具体的なシミュレータを用いて解説します。
目次
第１章 進化計算とはなんだろう
第２章 より進んだ探索方法
第３章 ＦＸのための売買ルール生成
第４章 トレンド予測と分類問題
第５章 オプション価格の予測
第６章 ポートフォリオの最適化
付録 体験版プログラム ＧＡＧＰＴｒａｄｅｒ
著者等紹介
伊庭斉志［イバヒトシ］
工学博士。１９８５年東京大学理学部情報科学科卒業。１９８５年東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻修士課程入学。１９９０年東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻博士課程修了、電子技術総合研究所入所。１９９６～１９９７年スタンフォード大学客員研究員。１９９８年東京大学大学院工学系研究科電子情報工学専攻助教授。１９９９年から東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻助教授。２００４年から同教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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absinthe
113
詳しそうではあるが、実はあまり詳しく書かれていない。この厚さで金融工学全般扱うのは難しかったか。何も知らない自分には入り口はわかったけれど・・・2018/11/28
be_made_of_JK
1
くどい説明から著者の優しさが感じられた2019/01/24
1
簡単め。あまり数式もなく、理論より概要重視か。割と誤植が多いと思う。本当に金融工学にGA/GPを使いたい時じゃないとあまり役立たないような。3章だけは、テクニカル分析について詳しいといいかも。よい方法なのだろうが、うーん。GPは使う関数にとても左右されそう。後、使う指標や訓練データも重要なのだろう。株価、人間が考えた指標で上手く説明できるとか、そもそも変動が予測可能なのか？人間の頭では想像できないルールを探したい訳ではない？遺伝子の短さや木の小ささを優先する場面がある。機械学習の割に人気無い気がする。2016/01/12
てったい北関東
0
ぱらぱらと。浅く広く、一体GA、GPとはなんぞや、何に使えるのか、というのを説明というよりか紹介している。例を出してもいまいちわかりづらく、特に後半はなんのこっちゃだが、「遺伝的アルゴリズム」って聞けばなんとなく聴こえはいいけど、その応用先にこんな世界があるというのを、浅くにでも知れたのは良かった。のわりに高いけど。あとは論文読んでねって感じ。2014/04/24
hazukit
0
金融の本棚にあったので、大丈夫かなっと思ったけど、何とか読み終わった。例として分かりやすい。2013/05/27
