Kaggleっていう機械学習のコンペを行っている有名なプラットフォームがあるんだけど、株のボラティリティを推定するっていう面白いコンペがあるので追ってみようと思う
いちいちDeepL翻訳に入れるの面倒臭いんでまずはOverviewをDeepL翻訳に突っ込んで噛み砕いた文にしちゃう
[期間]
2021/6/29: launch(開始)
2021/9/21: Rules Acceptance Deadline(エントリー期限)
2021/9/28: Close(提出期限)
詳細は[Timeline]の項を参照
[TiersとPoints]
本コンペでは、ティアのカウントが行われます。
→要するにこのコンペで結果残せばKaggle内でのレートが上がります
[Description(説明)]
ボラティリティはトレーディングフロアではよく聞くワードであるボラティリティによって価格の変動量をとらえる事ができる
ボラティリティが高ければ市場が混乱の時期であり、価格変動が大きい
逆に低ければ穏やかで静かな市場となる
オプション取引のためには正確にボラティリティを予測したい。
※マーケットメイカーっていうのは市場に流動性を与える個人または集団。
Optiverのチームは公平なオプション価格を投資家に提示するためにボラティリティを推定する洗礼されたモデルの作成を作ってきた
しかし価格を決めるアルゴリズムは進化し続けているため、Kaggleのコンペを通じてOptiverのモデルをレベルアップしたい
本コンペ最初の3ヶ月間で、様々なセクターの何百もの銘柄の短期的なボラティリティを予測するモデルを構築する。
大量で詳細な財務データをもとに、10分ごとのボラティリティーを予測するモデルを設計する。
その後、作成したモデルを、トレーニング後の3ヶ月間の評価期間に収集した実際の市場データと比較して評価する。
・ボラティリティと金融市場について貴重な洞察を得られるでしょう
・Optiverが何十年も直面してきたデータサイエンスの問題について理解できるでしょう
Kaggleのコミュニティがクリエイティブなアプローチを適用することを期待してます
・はじめに
Optiverは本コンペのデータや、関連する金融コンセプトを報告するチュートリアルノートブックを作成しました。また、オプティバーのオンラインコースでは、金融市場やマーケットメイキングについて詳しく説明しています。
Optiverでデータサイエンスを行いたいならは、OptiverのHPの確認または採用チームへの直接メールでお問い合わせください。
このコンテストはコードコンペティションです。詳細は Code Requirements をご覧ください。[Evaluation]
評価は二乗平均平方根の誤差で行う\begin{align} RMSPE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum^n_{i=1}((y_i-\hat{y}_i)/y_i)^2} \end{align}
・提出ファイルについて
テストセットのrow_idごとにtarget変数を推定する必要があるこのファイルはヘッダーを含む
例)
row_id, target
0-0,0.003
0-1,0.002
0-2,0.001
…
[Timeline]
・トレーニングのタイムライン
2021/6/28: トレーニング開始日2021/9/20: エントリー締め切り
2021/9/20: チーム合併期限（チームに参加したりチームを合併できる期限)
2021/9/27: 最終提出期限
締め切りは全てPM 23:59 (UTC) 日本時間だとAM 8:59
※主催者により変更される可能性あり
・予測のタイムライン
最終提出期限後からノートブックについて市場データの更新が反映されリーダーボードも定期的に更新される。
2022/1/10: コンペティション終了日
[Prize]
1位 $25,0002位 $20,000
3位 $15,000
4位 $10,000
5-10位 $5,000
[Code Requirements]
本コンペはCode Competitionですので、ノートブックでの提出が必須ですコミット後にSubmitが可能になるには以下の条件を満たす必要がある
・CPUノートブック <= 9時間のランタイム
・GPU ノートブック <= 9 時間のランタイム
・インターネットに接続を必要としないこと
・学習済みモデルを含めたfreeかつpublicで利用可能な外部データは許されている
・ファイル名は「submission.csv」とする
投稿方法の詳細については「Code Competition FAQ」を参照のこと
投稿時にエラーが発生した場合は、コードデバッグドキュメントを参照のこと
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