| Project/Area Number |
23K21011
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| Project/Area Number (Other) |
21H01560 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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| Research Institution | Kyoto University (2023-2024)
University of Tsukuba (2021-2022) |
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Principal Investigator |
金澤 輝代士 京都大学, 理学研究科, 准教授 (50759256)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊藤 創祐 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 准教授 (00771221)
佐野 幸恵 筑波大学, システム情報系, 准教授 (60580206)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2025: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
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| Keywords | 金融 / マーケットマイクロストラクチャ / 経済物理学 / HFT / 金融データ解析 / エージェントベースモデル / 平均場ゲーム理論 / 高頻度金融データ解析 / 流動性 / 確率過程 / 最適輸送 |
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| Outline of Research at the Start |
近年、金融市場では高頻度データが利用可能になり、市場の生態系が非常に高い制度で理解可能になって来た。また、電子取引が発達した結果として高頻度トレーダー（high-frequency traders, HFT）と呼ばれるAIトレーダーが非常に活発に取引に参加していることが報告されている。そこで本研究では東京証券取引所におけるミクロデータを活用することで、HFTの戦略生態系と、その結果として市場流動性がどう影響を受けているかをデータ解析と理論解析の両面から分析する。更にはHFTなどの行動を数理的に記述するエージェントべースモデルを提案し、市場の流動性シミュレーターを構築する事を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，日本取引所グループ（JPX）から提供を受けた東京証券取引所（TSE）ミクロデータに関する分析に注力した．JPXの提供するTSEミクロデータには仮想サーバーIDが含まれており，適切な集約化を行うことでトレーダーのアカウント単位での行動分析が可能である．
成行注文流について一定の研究成果が出たため，本項目について記述する．金融市場では成行注文流には弱い予測可能性があり，同符号が継続しやすい．例えば一度買い注文を観測すると，将来的にも買い注文が観測される可能性が少し高い．この統計法則は自己相関関数（autocorrelation function, ACF）の長期記憶性（long-range correlation, LRC）として知られており，ACFが時間と共にベキ減衰することが普遍的に観測される．本現象に対するミクロな起源については諸説あるが，最も有力なのは注文分割仮説である．本仮説によると，機関投資家が大口注文を発注するとき，板情報上の流動性が不足しているため，複数の小口注文に分割発注することがあり，その分割発注行動に起因してLRCが観測されるとする．更に，この仮説をミクロ数理モデルとして構築したのがLillo-Mike-Farmer (LMF)の論文である．本年度はTSEミクロデータ分析を通じて，LMFモデルの予言を定量的に検証した．
分担者の伊藤は経済学に関係する最適輸送理論を用いた熱力学的関係式を導出し, 複数の論文を出版したほか，この最適輸送理論の離散状態拡張を行い，最適な輸送のコンフリクトがある二者間のゲームとみなしてゲーム理論的に定式化し，論文(arXiv:2112.14035)を投稿した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本プロジェクトの最初の成果物として，LMFモデルの定量的な予言の検証成功が挙げられる．本予言はLMFモデルが提唱されてから15年以上にわたって検証されたことがない，経済物理学の未解決問題の一つであった．この問題をTSEの大規模ミクロデータ分析を通じて解決する見込みが得られたことは，大きな成功だと金澤は考える．
分担者の伊藤については，平均場ゲームの一種として２者間の最適な輸送をゲーム理論的に定式化するところまで行っており，分担部分についての進捗も概ね順調に進んでいると見做せる．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の方針としては，現在の検証方法について，統計学的な理論上の詰めを行うことを考えている．現在のべき指数の推定方法では有限サンプルサイズに由来するバイアスが混入している可能性が棄却しきれないため，バイアスを除去する計算統計の手法を整備し，論文として投稿・出版可能な形に研究成果をまとめることを予定している．
分担の伊藤については，平均場ゲームの一種として行った最適な輸送に関する論文の出版を目指すことを予定している.
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