2021 Fiscal Year Research-status Report
Enhancement of Validating Market Hypothesis by Evidence-based Financial Technical Analysis
| Project/Area Number |
20K11969
|
|---|
| 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) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 機械学習 / データサイエンス / 金融情報工学 / フィンテック |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
近年，人工知能（AI）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AI技術を用いるが，それらの妥当性を実データによる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収益性を確認し，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．これらの成果は雑誌論文4編（内1編は印刷中）および学会発表9編（国外2編，国内7編）に示した．特に昨年度に組成した私募ファンドに関する異常検知モデルを改良すべく，企業の株価情報のみならず財務情報も学習データに加えることで企業の本質的価値（理論株価）に基づくミスプライスの検出を試みた．さらに説明可能なAI技術（主にSHAP分析）を導入することで機械学習モデルの解釈性を高め，その応用として投資信託への資金フローの要因およびその年次変化を可視化した．その結果，近年になるほど投資家らの利益確定売りや回転売買の傾向が弱まっており，投資信託の運用成果が健全に評価される環境になりつつあることを確認した．その他，外国為替取引業務の効率化においても機械学習を導入し，その有効性について実データを用いたシミュレーションにより確認した．引き続き次年度においても詳細な検討を継続し，人工知能・機械学習によるデジタル技術を駆使することで金融業務の生産性向上を促進する．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
雑誌論文4編（内1編は印刷中）および学会発表9編（国外2編，国内7編）などを鑑み，順調に研究成果を挙げていると考えられる．特にSHAP分析など説明可能なAI技術を導入することで，研究課題名にある「科学的根拠」を強化できた点は令和3年度の重要な進展だと考えられる．
|
| Strategy for Future Research Activity |
学会発表した研究成果について内容をよりブラッシュアップし，2022年度中に学術論文誌に投稿する．その他，進行中の研究課題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つつブラッシュアップを図る．特に異常検知モデルは金融市場全体の局面判断や，金融実務におけるリスク管理に活用できる可能性があるため，金融機関の意見を収集しつつ実務に役立つDXツールへと昇華させる．
|
| Causes of Carryover |
端数無しで全額使い切れなかったため，5千円程度の端数が生じてしまった．そこで次年度に使用するコピー用紙等の消耗品を購入することで速やかに使用する．
|
Research Products
(15 results)
