2018 Fiscal Year Research-status Report
機械学習法を駆使した金融テクニカル分析の科学的妥当性の検証
| Project/Area Number |
16K00320
|
|---|
| Research Institution | Ibaraki University |
|---|
Principal Investigator |
鈴木 智也 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 教授 (70408649)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | AI運用 / 機械学習 / フィンテック / 人工知能 / 集合知 / 集団学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
近年，人工知能技術の実務への応用が加速しているが，本研究では特に金融業務への応用としてFinTechに関する投資運用モデルをいくつか提案した．提案モデルでは，深層学習・集団学習・異常検知など様々な技術を用いるが，投資判断は過去の株価情報のみに基づくためテクニカル分析の一種とみなし，それらの妥当性を投資シミュレーションおよび統計的仮説検定に基づいて調査した．その結果，単にまぐれでは解釈できないほどの収益性を確認でき，これは伝統的経済学の基盤をなす効率的市場仮説の反証になり得る可能性を指摘した．これらの成果は学術論文1編，国際会議論文4編，国内発表7件に示し，今後は実用化を見据えてブラッシュアップする．
特に今年度において重要視した試みとして，大和証券投資信託委託株式会社と共同で集合知AIの応用可能性を検討し，同社の定例発行物（9編）を通じて集合知AIの基本コンセプトを広く世に発信した．なお集合知AIとは，人工知能と集団学習を組み合わせた独自のアルゴリズムトレーディングモデルであり，予測しやすい銘柄を臨機応変的に選択することができる．さらに株式市場のみならず，各種企業との共同研究（マネックス証券株式会社，株式会社プロトコーポレーション，など）により，外国為替市場や中古車オークション市場についても人工知能や機械学習のアプローチが通用するのか検討し，ある程度の可能性を確認できた．引き続き次年度において，より詳細な検討を行う．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
学術論文1編，国際会議論文4編，国内発表7件，解説9編，受賞2件，報道13件などを鑑み，順調に研究成果を挙げていると考えられる.
|
| Strategy for Future Research Activity |
国際会議および国内発表した研究テーマについて内容をよりブラッシュアップし，2019年度中に学術論文誌に投稿する．その他，進行中の研究テーマについては国内外で成果を発表し，外部の専門家らによる意見を伺いブラッシュアップを図る．
|
| Causes of Carryover |
最終年度である2018年度において学内業務が忙しく，研究計画の最終工程である論文投稿までに至らなかった．そこで補助事業期間延長を申請し承認されたため，残額については次年度の論文投稿等に使用する．
|
