2019 Fiscal Year Annual Research Report
| Project/Area Number |
19H04165
|
|---|
| Research Institution | University of Tsukuba |
|---|
Principal Investigator |
吉田 健一 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40344858)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
倉橋 節也 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40431663)
津田 和彦 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (50302378)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | オンラインデータ / データ解析 / 離散的データ |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
従来オンラインデータは、確率差分方程式と呼ばれる形式のデータ表現を基礎として解析される事が多かった。即ち、時刻tの状態X_tを予測する為にt-1時点の情報X_{t-1}を利用し、離れた時点t-nの情報X_{t-n}の利用については十分考慮されていなかった。
本研究では、離れた時点t-nの情報を利用したオンラインデータ解析法の開発と応用を検討している。従来手法が主としてデータを継続した時系列として扱っていたのに対して、より離散的な時刻t-nの情報を解析する点が研究の特徴である。
途中の時刻t-n+1等の情報が場合によっては解析に利用されない事は、情報の欠落をもたらす欠点のように思えるが、提案者の研究により、不要な情報を排除する事による効果の方が大きい事を明らかにしつつある。例えば、金融工学の分野では長年株価の予測はできないとされてきたが、この研究により、離散的な時刻の情報を解析する事で予想が可能である事を明らかにし、
Analysis of Investors’ Behavior through Non-Time Series Analysis of Stock Prices, K.Yoshida, JPX Working Papers. Vol 28. https://www.jpx.co.jp/english/corporate/research-study/working-paper/index.html
として公表した。また、以前の研究出公表した高速取引の解析結果（離散的な時刻の情報を解析する事による高速取引の株価予想）についても、５年たった現在の新しいシステムにおいても適用可能な事を明かにし、現在投稿中である。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
金融工学の分野では長年株価の予測はできないとされてきたが、この研究により、離散的な時刻の情報を解析する事で予想が可能である事を明らかにし、
Analysis of Investors’ Behavior through Non-Time Series Analysis of Stock Prices
https://www.jpx.co.jp/english/corporate/research-study/working-paper/index.html
として公表した。また、以前の研究出公表した高速取引の解析結果（離散的な時刻の情報を解析する事による高速取引の株価予想）についても、５年たった現在の新しいシステムにおいても適用可能な事を明かにし、現在投稿中である。
|
| Strategy for Future Research Activity |
現在までの研究で、オンラインデータの表現形式を離散的にする事で、証券価格や為替の動向が高速取引や月ベースの株価推移に関して分析可能である事がわかってきた。今後同様な手法が日ベースでも可能であるか検討し、離散的データ表現に基く分析手法が一般性を持つか否か検討する。
|
