連合学習（Federated Learning）を活用した金融機関間のHFTモデル秘匿共有

連合学習（Federated Learning）を活用した金融機関間のHFTモデル秘匿共有とは

連合学習（Federated Learning）を活用した金融機関間のHFTモデル秘匿共有とは、複数の金融機関が保有する高頻度取引（HFT）モデルや取引データを互いに開示することなく、共同で機械学習モデルを構築・改善する技術です。このアプローチは、各機関のデータプライバシーと機密性を厳守しつつ、より堅牢で高精度なHFT戦略を開発することを目的とします。具体的には、各機関が自身のローカルデータでモデルを学習させ、その学習結果（モデルの重みなどのパラメータ）のみを中央サーバーに集約し、グローバルモデルを更新します。データそのものは機関外に出ないため、情報漏洩のリスクを大幅に低減できます。親トピックである「高頻度取引(HFT)」の文脈において、AIによる戦略最適化をデータ共有のリスクなしに実現する革新的なアプローチとして位置づけられます。

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