2022 Fiscal Year Research-status Report
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21K13327
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| Research Institution | Nishogakusha University |
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Principal Investigator |
今井 悠人 二松學舍大學, 国際政治経済学部, 講師 (60732229)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 数理ファイナンス / 計算ファイナンス / GPU / FPGA / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
金融計算におけるFPGAの適用可能性のある事例を収集し、その優位性について検討を行った。その結果、FFTやMonte Carlo法ではシミュレーションが難しい確率モデルについて研究を行うことが有用であると判断することができた。これにより、Black-Scholesモデルでの知見を生かし、より複雑なモデルでFPGA(Field Programmable Gate Array)を組み込むことでCPU、GPU単独よりも高速かつ低消費電力で計算が可能であるということが示せると考える。さらに、教師付き機械学習が本研究課題において有用であることが判明した。教師付き機械学習を用いるためには、多量のサンプルを生成する必要がある。その際に、GPUと併せてFPGAを用いることが可能であり、かつ有用であると判断するに至った。FPGAは汎用的なCPU、GPUとASICとの中間に位置するデバイスである。FPGAもASIC(特定用途向け集積回路; Application Specific Integrated Circuit)同様、求める機能のためには回路を専用設計しなくてはならない。CPUやGPUとFPGAが最も異なるのはこの点である。そのため、引き続きディジタル回路設計の観点からも研究対象と内容の整理を行なった。引き続きCOVID19及びロシアのウクライナ侵略等の影響によりGPUやFPGAをはじめとした半導体の入手が困難となっているため、最新のGPUとFPGAの導入は2023年度に先送りした。また、国内の研究集会において研究発表を2件行なった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
COVID19及びロシアのウクライナ侵略等の影響によりGPUやFPGAをはじめとした半導体の入手が困難となっているため。また、海外渡航が制限されていたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
Monte Carlo法やFFTを用いた株価過程の計算が難しいものについて、計算方法の確立とアルゴリズムの作成を行う。次いで、計算が実用に耐えられるように高速化手法の導入を行う。それに際し、FPGAやGPUを用いた高並列化手法の導入を行う。併せて教師付き機械学習を用いた、株価モデルの評価手法について研究を行う。その際には多量の教師データ生成が必要である。そこで、FPGAやGPUを用いた高速化手法についても研究を行う。また、COVID19の沈静化に伴い、入手が比較的容易になった最新のFPGAボード及びGPUボードを導入する。
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| Causes of Carryover |
COVID19及びロシアのウクライナ侵略等の影響によりGPUやFPGAをはじめとした半導体の入手が困難となっているため。また、国内外の学会や研究集会への出席がで着なかったため。
2023年度は上記条件が緩和されたため、FPGAボード及びGPUボードの購入を行う。また、出席可能な学会や研究集会に参加する。
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