2018 Fiscal Year Annual Research Report
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17J10781
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
末重 拓己 東京工業大学, 情報理工学院, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2020-03-31
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| Keywords | 経済物理 / ビッグデータ / 外国為替市場 / トレーダ戦略 / クラスタリング / 生態系 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は，金融市場における個々のトレーダの戦略（指値注文・成行注文）に多様性があることをデータ解析から示し，この多様性が取引回数や板の形状の揺らぎを理解するうえでどのように役立つのかを研究を行った．この成果はPLoS ONEに投稿し出版された．今年度における主な解析の結果は次の2点である：
1.トレンド・フォローの時間スケールを3つのクラスタに分類
取引回数の多いトレーダはトレンド・フォローと呼ばれる，直近の取引価格の推移に追随するように注文価格を修正していくことが先行研究で明らかになっていた．今回は，直近の取引価格よりも過去の取引価格にどの程度応答して注文価格を変化させているかを分析し，その時間スケールの違いから，30秒，3分，6分程度過去の情報を見ている3クラスタ（short-, intermediate-, and long-time cluster）に分類を行った．
2.トレンド・フォローのクラスタリングから取引回数と板の形状の関係性を解明
1.でクラスタに分類したトレーダ群ごとに取引回数を調べた結果，intermediate-time clusterの取引回数が有意に少ないことが分かった．この理由を調べるために各クラスタ条件付けの指値注文板を計算したところ，当該クラスタは現在取引されている価格よりも悪い価格に頻繁に注文を出していることがわかり，それゆえ取引回数が少ないことが示唆された．
今年度の解析では，トレーダの戦略の多様性と，取引回数や板の形状など金融市場を理解するうえで基礎的な量のつながりを明らかにした．次年度では，他通貨の取引価格変化が非自明な相関をもって連動している現象をトレーダのミクロ戦略から説明することを予定している．
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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
トレーダ戦略の多様性分類について順調に成果をあげられていると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
トレーダ戦略の多様性から，どのような戦略が暴騰・暴落につながりうるかを検証していく．
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