2017/05/16(火)に開催した【若手・中堅エンジニア向け勉強会】金融機関アクセラレータ参加ベンチャーと学ぶAIの資料です。 トレードにディープラーニングで挑むAlpaca：Alpaca北山 朝也様

1. 2017年5月
トレーディングに
ディープラーニングで挑むAlpaca
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2. STRICTLY CONFIDENTIAL AND FOR INTERNAL USE ONLY
Alpaca - 強力な技術チームと金融のエキスパート -
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3. STRICTLY CONFIDENTIAL AND FOR INTERNAL USE ONLY
Alpacaの技術チーム
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● 先端AIと高速データストレージ技術のエキスパートが集まり、新しいトレーディングを創ることに
挑む技術集団。様々な情報を駆使して行う、トレーダーの意思決定・投資判断を AIが行うため
の技術開発をすすめる。
Hitosi Harada Luke
Lonergan
Yuki
Hayashi
PostgresSQLのメインコントリ
ビュータであり、高速データスト
レージのシステムアーキテクチャ
として10年以上の経験を持つ。
連続テクノロジー起業家であり DB技
術の専門家。シリコンバレーで最も
成功したDBスタートアップの一つで
あるGreenplumの共同創業者 兼
CTO。
CTO Engineer/Advisor Chief Engineer
機械学習のスペシャリスト。幼少期か
ら類い稀なプログラミングの才能を発
揮し、Nokia、Microsoft、任天堂等で
20年の勤務経験を持つ。 Alpacaの
ディープラーニング担当。
日本のFintechスタートアップで唯一NVIDIA社のGPU活用における
NVIDIA Inceptionプログラムのパートナーに選定

4. ~ MarketStoreとディープラーニング ~
Alpacaの先端AI技術

5. STRICTLY CONFIDENTIAL AND FOR INTERNAL USE ONLY
AlpacaのAIバックエンドを支える超高速データベース
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✓ 金融時系列に最適化
✓ 過去のバックテストデータ・リ
アルタイムデータをシームレ
スにクエリ可能
✓ Alpacaが設計、Go言語によ
るフルスクラッチ実装
✓ AIに用いるディープラーニン
グの計算に用いるGPUにそ
のままデータ投入可能なイ
ンターフェース
MarketStoreDB

6. STRICTLY CONFIDENTIAL AND FOR INTERNAL USE ONLY
AIをトレーディングにおいてどのように活用すべきか
短期的な予測(秒から分)
● 大量のマーケットデータからビッグデータ的なアプローチで影響を与えている指標やパターンをディープ
ラーニングを利用して探索。予測性能はそもそも減衰するので、それを前提にシステムを作成。 AIが最も
得意な領域。
● Alpacaもこの分野をAlpacaForecastとしてフォーカス中。
中期的な予測(日から週)
● 一日・週単位で定常的に発生する何かに対する予測をする。例えば、マーケットクローズ・米国市場から
日本市場への影響など一日単位で周期的に発生する事象に対する予測システムを作成。
● AIを上手く人間が使いこなすことで可能性を探っている領域。
長期的な予測(月から四半期)
● 衛星画像やCEOの経歴からの決算予測、更なるオルタナティブデータの活用など人間の投資アイディア
＋ディープラーニングでしか処理できない組み合わせを発見し、市場予測よりも早く情報をみつける。
● 人間のクリエイティブと AIの融合領域
AIが苦手な領域
● 過去データが少ない事象を推定することは難しい。リーマンショックやトランプラリーなどの単発の現象を
読み切ってポジションを取るには学習データがない。
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7. STRICTLY CONFIDENTIAL AND FOR INTERNAL USE ONLY
具体的な活用事例: プライス短期予測サービスの提供
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● AlpacaForecastはAlpacaが開発する学習済みモデルの実行、ライブにおける予測性能の評価、シ
グナル配信を可能とするプライス予測モデルの実行プラットフォームです。専用サーバを必要とせ
ず、様々なクラウドで構築可能で、重い追加投資を必要とせずにサービスを導入可能です。

8. Alpacaの開発環境

9. STRICTLY CONFIDENTIAL AND FOR INTERNAL USE ONLY
Alpacaの開発環境
● 最近の開発プロセスに準拠したオーソドックスな開発スタイル
○ Githubでソースコード管理
○ CircleCIで継続的インテグレーション
○ PivotalTrackerによるスクラムベースの開発スタイル
○ Dockerで実行・研究環境はすべて仮想化
○ インフラはクラウドベース(MS Azure、AWS)、GPUは研究環境を作成
● 開発に関わるメンバー構成
○ シリコンバレー: 5名
■ 米国向けのトレーディングアプリの作成にフォーカス中
○ 日本: 6名+インターン1名
■ フルスタックエンジニア
■ 機械学習エンジニア
■ 金融系エキスパートエンジニア
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10. STRICTLY CONFIDENTIAL AND FOR INTERNAL USE ONLY
オフィスの風景 (1)
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11. STRICTLY CONFIDENTIAL AND FOR INTERNAL USE ONLY
オフィスの風景 (2)
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12. STRICTLY CONFIDENTIAL AND FOR INTERNAL USE ONLY
募集メンバー
● 主な業務
○ 金融機関にAIを用いたトレーディングシステムを導入します！
○ コンシューマ向けから機関投資家向け、さらに、エンタープライズ向けまで幅広いトレー
ディングシステムに挑戦出来ます！
● DevOpsエンジニア
○ クラウド上に金融機関で利用するレベルのAIトレーディングプラットフォームを構築・運用
したい方
○ AWS/Azureなどのクラウド活用、Dockerによる仮想化やその運用の経験が有る方
○ Python/Goなどでアプリケーション・ミドルウェアの開発経験があればさらにプラス
● 機械学習エンジニア
○ ディープニューラルネットワークを活用した金融時系列処理に興味の有る方
○ Pandas/Dataframeを利用した時系列解析・ビッグデータ処理の経験が有る方
○ Goで高速な時系列処理専用ストレージを開発することに興味の有る方
● 上記に関わらず凄腕のWebエンジニア・金融系エンジニアの方！
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