2017 Fiscal Year Research-status Report
高頻度注文板データを用いた高速での株価形成に関する統計解析
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16K03601
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
林 高樹 慶應義塾大学, 経営管理研究科(日吉), 教授 (80420826)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 高頻度データ / マーケット・マイクロストラクチャ / 統計解析 / 先行遅行分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は, 昨年度の成果を踏まえ当初計画よりもステップ(1)により重点をおいて活動を行なった. (1-c)として, Dobrev-Schamburg(2015)法の改良バージョンにより, 国内株式市場について日経平均連動ETFと日経平均先物(mini)との先行遅行関係分析を行なった(異市場・異銘柄分析). 主な実証的発見として, 先物がETFの動きに先行すること, 1日の中で先行遅行時間に変化の見られること(寄付きや引けにかけて先物の先行度が高まる"M字型"の傾向), ETFのタイプによって, 対先物の先行遅行時間に相違が見られることなどが観察された.
初年度の(1)の成果である, 小池祐太氏(東京大学)との共同研究により開発した, 証券価格間の先行遅行分析のための「ウェーブレット法」については, ベースとなる確率過程モデルに関する性質を調べた他, 統計的推定方法の改良についても検討した. (3)として, 同手法の適用事例として, 米国株式データを用いた同一銘柄・異市場分析を, 短期間10銘柄程度について実行した.
(2)については, 高頻度先行遅行分析に関するサーベイ論文の執筆に着手した.
これまでの研究成果について, 国内外の会議・ワークショップでの口頭発表を行った(国内4件, 海外1件). 共同執筆したワーキングペーパーはアーカイブに登録し, 現在投稿中である(3本). 刊行まで当面紆余曲折が予想される. 初年度投稿中であった, 国内株式三市場(東証と2つの私設取引所)間の, 個別株式100銘柄に関する先行遅行関係分析(異市場・同一銘柄分析)は, 和文誌に掲載された(『統計数理』2017年4月).
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
初年度に続き, ステップ(1)の内(1-c), 3市場間の先行遅行関係分析に関する研究に注力した. 特に, Dobrev-Schaumburgによるタイムスタンプ情報を使用する方法 ("DS法")について, 分析対象銘柄を変えて先行遅行時間の計測を試みた. 具体的には, 日経平均先物と日経平均連動型ETFとの先行遅行関係分析を行った. DS法や関連する統計的方法論について先行研究サーチを行なったが, 独自なものを提案するまでには至らなかった.
(2)として, 高頻度先行遅行分析に関するサーベイ論文の執筆に着手した. 2018年度中の校了を目指している. 一方, 実証ファイナンス/マイクロストラクチャの視点での仮説構築作業は未了のまま年度末を迎えた. ステップ(1)(2)にまたがる分析として, 目下, 日銀によるETF買入の株式市場への影響度に関する実証研究を準備中である.
初年度, (1)の中で新規に着手した「ウェーブレット法」を用いた先行遅行関係分析に関しては, 前年度に引き続き論文投稿中である. ベースとなる確率過程モデルに関する性質を調べた他, 統計的推定方法の改良についても検討した. 併せて, ステップ(3)として, 小規模ではあるが米国株式データを用い, 実証分析も試みた.
また, (1-c)の活動の一つとして, データサイエンスの手法を念頭に, 新しい切り口での探索的データ分析の可能性を求め, 文献をサーチすると共にテスト用データを使って予備的分析を行なった.
研究進展の遅れの要因として, 分析作業におけるマンパワー不足と, 分析の前段階におけるデータベースの構築・管理作業に, 多くの時間が取られたこと, 研究者との意見交換の機会が限られたこと等が挙げられる.
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| Strategy for Future Research Activity |
初年度に挙げた研究推進上の課題が, 現時点でも解決されていない状況にある. すなわち, 大規模な高頻度データの実証分析には, データのクリーニング作業や, プログラミング, 結果の集計等の分析作業等, 長時間の労働集約的作業が不可欠であるが, これらのITスキルを持った人材の協力を得ていないことが, 本プロジェクト推進の上での障害となっている. 新年度は, PIのデータの加工・分析をサポートしてくれるような院生やアルバイトの確保に努める必要がある. もちろん, 効率的にデータ処理や分析作業を行えるようなハードウェアやソフトウェアの環境整備も行いたい.
データサイエンス・AI技術が進展し, ソフトウェアが開発されている中, 実証分析において, これらの新しい分析技術を積極的に取り入れることも試みたい.
一方, 研究アイデアの醸成や研究内容や質の向上のため, 人員体制の充実化を図る必要がある. 特に, ステップ(2)に挙げた高速・高頻度領域での注文行動による理論研究, 実証研究については, 研究を進めるに当たって実証ファイナンス/マイクロストラクチャの専門家の視点の必要性を感じており, 研究協力者を探し研究を推進したい.
国内はもとより海外の研究者との共同研究可能性を追求したい.
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| Causes of Carryover |
(理由)
予定していたApple社製ワークステーションは, より性能の向上した新型が近い将来出るとの観測が流れたため購入を控えた.
(使用計画)
差額分は, 次年度分と合わせて, 分析作業を効率的に行うため, 高性能の新型ワークステーションの購入, さもなくば, 大容量ストー レッジやソフトウェアの購入など, システム環境の整備に充当する予定である.
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Research Products
(5 results)
