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Alpaca技術ブログ

AIと超高速データストレージを駆使して新しいトレーディングを創る

Alpaca、世界最大級のスタートアップピッチイベントStartup World Cupの本戦出場をかけて日本地区予選に出場決定!

Alpacaは2016年9月21日(水)に東京国際フォーラムで行われる、世界最大級のスタートアップピッチコンテスト「Startup World Cup」の日本地区予選に出場します。

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Fenox Venture Capital主催で開催される本イベントは、アジア、ヨーロッパ、アフリカ、オーストラリア、そしてアメリカで地区予選が行われ、各大会のファイナリストが2017年3月24日(金)にシリコンバレーで行われるグランドフィナーレで、優勝賞金約1億円(の投資)をかけて競い合うという世界最大級のスタートアップピッチイベントです。

AlpacaはAlpaca Algo(アルパカアルゴ)の先進的な投資アルゴリズム設計などが評価され、日本地区予選出場10組のスタートアップの1組として選出されました。

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本イベントは堀江貴文氏をはじめ、業界著名人8名によって日本代表が選出される予定ですが、ツイートをすることで応援していただくことができます!

文章内に@SWC2017 #Startupworldcup #Alpacaと入れTwitterで投稿をお願いします!皆さんのツイートがマーケティングポイントとして評価されます。応援どうぞよろしくお願いします!

「Startup World Cup」

日時:2016年9月21日(水) 18:00〜20:30
場所:東京国際フォーラム
主催:Fenox Venture Capital
パートナー:アドテック東京

詳細はアドテック東京(http://www.adtech-tokyo.com/ja/)と「Startup World Cup」(http://www.startupworldcup.io/)の公式ウェブサイトをご覧ください。

また、本イベントでは、各スタートアップのプレゼンに加え、Fenox Venture Capitalの共同代表パートナー兼CEOであるアニス・ウッザマン氏と堀江貴文氏によるトークセッションが予定されています。

イベントの参加にはチケットが必要ですので、ご興味のある方はこちら(http://www.adtech-tokyo.com/ja/pricing/)をご覧ください。

現在、サッカーのワールドカップアジア最終予選の真っ最中ですが、Alpacaもこの地区予選を勝ち抜き、世界の舞台で戦いたいと考えています。応援どうぞよろしくお願いします!

累計投資アルゴリズム数は一万個に到達!Alpacaの投資アルゴリズム設計サービス「キャピタリコ」が「アルパカアルゴ」として大幅バージョンアップ

プレスリリース

Alpaca、ディープラーニングで投資アルゴリズムを設計できるWebサービス「Capitalico(キャピタリコ)」を「AlpacaAlgo(アルパカアルゴ)」として大幅バージョンアップ

prtimes.jp

AlpacaDB, Inc.(所在地:米カリフォルニア州サンマテオ、CEO:横川 毅、以下「Alpaca」)は、本日、これまで提供していたディープラーニングで投資アルゴリズムを作成できるWebサービス「Capitalico(キャピタリコ)」のアルゴリズム設計に関する機能を大幅に強化し、「AlpacaAlgo(アルパカアルゴ)」(URL: [https://www.capitalico.com (https://www.capitalico.com) )として大幅にバージョンアップしました。また、2016年3月のリリース以降6ヶ月間で、本サービスで作成されたアルゴリズムの累計が一万個に到達しました。

f:id:alpacablog:20160907151027p:plain 図:アルパカアルゴの新設計の投資アルゴリズムデザイン画面

アルパカアルゴは、これまでのキャピタリコと同じようにディープラーニングを利用してチャートパターンを認識するAIを作成し、それを投資アルゴリズムとして利用することで、ユーザーのトレードアイデアをそのまま投資アルゴリズムにすることができるウェブサービスです。アルパカアルゴはそれらの先進的な機能を維持したまま、新たに以下の三つの特徴を備えたサービスとなりました。

  • 新設計のディープラーニングを投入し、学習時間を従来の10分から15秒程度に短縮
  • 人間がAIを設計するための中核となる「バージョン管理機能」を追加
  • ポートフォリオ機能で様々なアルゴリズムを組み合わせることで、ポートフォリオ全体としての利益を追求可能に

新設計のディープラーニングを投入し、学習時間を従来の10分から15秒程度に短縮

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従来のキャピタリコでは、ユーザーがトレードアイデアを表現するパターンをチャート上から選択してアルゴリズムの作成を行った際、ディープラーニングの学習が開始されてから利用可能となるまでに約10分程度の時間がかかっていました。一回の試行で10分が必要となると、新しいパターンを追加したり、設定を変更したりして、利益を追求する試行錯誤を気軽に行うことができませんでした。

アルパカアルゴでは、これまで利用していたディープラーニング・エンジンの設計を大幅に見直したことで従来の約50倍のスピードを達成し、ディープラーニングの学習からエグジット戦略の最適化、バックテストまでの全プロセスを15秒程度で完了できるようになりました。

Alpacaは、アルパカアルゴのユーザーが気軽にAIを改良して、様々な試行錯誤を行い利益を追求するプロセスこそが、Alpacaの目標である「AIがプロフェッショナルをエンパワーメントすること」、そのものであると考えており、今回のディープラーニング・エンジンの改良でそれを達成することを期待しています。

人間がAIを設計するための中核となる「バージョン管理機能」を追加

アルパカアルゴでは、ユーザーが様々な試行錯誤を行ってトレードアイデアを利益がでる投資アルゴリズムにするための、様々な機能を備えています。そのプロセスを支える中核となるものが、新たにサポートされたバージョン管理機能、「アルゴリズムをひとつ前の状態に戻す」ボタンです。

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アイデアとしては極めて単純なものです。自分の投資アルゴリズムを改善するために、ユーザーは、選択するチャートのパターンを変更したり、パラメータを変更したりなど様々な試行錯誤を行います。しかし、ディープラーニングを利用してAIがどのように学習するか、どのようなチャートパターンが利益に繋がるかを発見することは簡単ではありません。

であれば、何かの操作を行った結果アルゴリズムのパフォーマンスが悪くなったときに、すぐに操作を取り消すことができることが重要と考え、「1つ前に戻る」ボタンをサポートしました。Alpacaは、今回の「バージョン管理機能」の追加により、利益のでるアルゴリズムを設計するための試行錯誤のプロセスが改善されると考えています。

ポートフォリオ機能で様々なアルゴリズムを組み合わせることで、ポートフォリオ全体としての利益を追求可能に

新たにポートフォリオ機能を追加することで、複数のアルゴリズムを組み合わせた上での、ポートフォリオ全体のパフォーマンスを改善していくことが可能になりました。

バックテストで利益が出るアルゴリズムであったとしても、それがライブのマーケットに対しても利益を出せるものであるかは分かりません。アルパカアルゴのポートフォリオ機能は、ライブのマーケットにおけるデモトレード環境をユーザーに提供する機能です。ユーザーは、作成したアルゴリズムをライブのマーケットに対して走らせることで、の実際のパフォーマンスを確認することができます。

本ポートフォリオ機能におけるもう一つの重要な要素は、複数個の様々な特性を持つアルゴリズムを組み合わせて、一つのポートフォリオとして走らせるものです。また、ユーザーは、ポートフォリオを複数個作ることができますので、色々な試行錯誤が可能です。Alpacaは、複数のアルゴリズムを組み合わせることで、単一のアルゴリズムのパフォーマンスを総合的に改善できる可能性があると考えています。

最後に

「アルパカアルゴ」(URL: https://www.capitalico.com/ )は、今回のバージョンアップで、AIを活用して投資アルゴリズムを設計できる最先端のプラットフォームになったと考えています。ぜひ、アルパカアルゴをお試しください。

AlpacaDB, Inc. について

  • 設立日:2015年2月18日
  • CEO:横川 毅
  • 所在地:55 East Third Avenue, San Mateo, CA 94401 USA
  • 事業内容:AIとビッグデータ技術を活用した金融プロダクトの開発
  • 会社情報:http://www.alpaca.ai/
  • リリースに関する問い合わせ先:info@alpacadb.com

Brexitの余波 ロンドンに代わる次のFintechハブはどこになるの、そしてAlpacaがEUにいくならどうする?

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こんにちは。インターンの加藤です。このブログでは昨今の日米のFintech事情を中心にお伝えしていますが、今回はBrexitが起こり、今後の動向も気になるEUのFintech事情に注目してみたいと思います。

目次

  1. Fintechハブとしてのロンドン
  2. EUのFintechハブはどこの都市になるのか
  3. Brexitの影響
  4. まとめ
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