論文の概要: Shai-am: A Machine Learning Platform for Investment Strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00436v1
- Date: Fri, 1 Jul 2022 13:59:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-04 14:49:39.361381
- Title: Shai-am: A Machine Learning Platform for Investment Strategies
- Title（参考訳）: Shai-am:投資戦略のための機械学習プラットフォーム
- Authors: Jonghun Kwak, Jungyu Ahn, Jinho Lee, Sungwoo Park
- Abstract要約: Shai-amはPythonフレームワークに統合されたオープンソースの機械学習プラットフォームである。
このフレームワークは再利用性と可読性を向上し、定量的研究における協調的な作業を促進するように設計されている。
Shai-amは、金融市場のさまざまなタスクを解決するための、純粋なAIアセットマネージャを目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.829648804496202
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The finance industry has adopted machine learning (ML) as a form of
quantitative research to support better investment decisions, yet there are
several challenges often overlooked in practice. (1) ML code tends to be
unstructured and ad hoc, which hinders cooperation with others. (2) Resource
requirements and dependencies vary depending on which algorithm is used, so a
flexible and scalable system is needed. (3) It is difficult for domain experts
in traditional finance to apply their experience and knowledge in ML-based
strategies unless they acquire expertise in recent technologies. This paper
presents Shai-am, an ML platform integrated with our own Python framework. The
platform leverages existing modern open-source technologies, managing
containerized pipelines for ML-based strategies with unified interfaces to
solve the aforementioned issues. Each strategy implements the interface defined
in the core framework. The framework is designed to enhance reusability and
readability, facilitating collaborative work in quantitative research. Shai-am
aims to be a pure AI asset manager for solving various tasks in financial
markets.
- Abstract（参考訳）: 金融業界は、より良い投資決定を支援するために定量的研究の手段として機械学習(ML)を採用してきたが、実際には見過ごされがちな課題がいくつかある。
1)MLコードは非構造的でアドホックで、他人との協力を妨げる傾向がある。
2) リソース要件と依存関係は,どのアルゴリズムが使用されるかによって異なり,フレキシブルでスケーラブルなシステムが必要である。
3) 従来の金融分野の専門家が,最近の技術の専門知識を得られない限り,mlベースの戦略に自らの経験と知識を適用することは困難である。
本稿では,我々のPythonフレームワークに統合されたMLプラットフォームであるShai-amについて述べる。
このプラットフォームは、既存の現代的なオープンソース技術を活用し、前述の問題を解決するための統一インターフェースを備えたMLベースの戦略のためのコンテナ化されたパイプラインを管理する。
各戦略はコアフレームワークで定義されたインターフェースを実装します。
このフレームワークは再利用性と可読性を高めるために設計されており、定量的研究における協調作業を促進する。
Shai-amは、金融市場のさまざまなタスクを解決するための、純粋なAIアセットマネージャを目指している。
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