| 研究課題/領域番号 |
16K16016
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 筑波大学 (2019)
東京工業大学 (2016-2018) |
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研究代表者 |
金澤 輝代士 筑波大学, システム情報系, 助教 (50759256)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | マーケットマイクロストラクチャ / 金融データ分析 / 経済物理学 / 統計物理学 / 確率過程 / 分子運動論 / レヴィ・フライト / Hawkes過程 / データ解析 / 金融市場分析 / エージェントベースモデル / 確率過程論 / データサイエンス / 統計解析 / 統計力学 / 数理物理 |
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| 研究成果の概要 |
近年金融市場のミクロデータが大規模に利用可能になり、トレーダーの行動分析を詳細に行うことが可能になった。そこで本研究では個々のトレーダーの行動データを分析することで、トレーダーレベルでの取引戦略のクラスタリングを行い、その結果を踏まえた市場のエージェントベースモデルの構築を行った。更には、そのエージェントベースモデルに対する理論解析手法を構築し、市場の統計則をミクロからマクロまで解き明かした。
本研究によって市場のミクロなトレーダーの取引戦略（トレンドフォロー戦略）が、市場のマクロな性質（ボラティリティなどの安定性の指標）にどのように波及するかを理解することが出来るようになった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
個々のトレーダーレベルでのデータ分析は非常にレアであり、トレーダーがどのような戦略を採用しているかはほとんど知られていなかった。本研究では、プロのトレーダーがどのような戦略を採用し（指数移動平均に基づくトレンドフォローなど）、その戦略にどの程度の多様性があるかを明らかにした。そういったミクロレベルでの戦略の多様性が、市場のマクロな性質にどのような影響を与えるかも、統計物理学の理論手法を用いて、実証的・理論的に解き明かした点にも重要な意義がある。更には本研究では統計物理学の手法（BBGKY階層構造方程式、分子運動論）が重要な役割を果たし、学際研究としてもうまくいった点も付記に値する。
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