| 研究課題/領域番号 |
18K01692
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07060:金融およびファイナンス関連
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| 研究機関 | 大阪市立大学 |
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研究代表者 |
中島 義裕 大阪市立大学, 大学院経済学研究科, 教授 (40336798)
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| 研究分担者 |
森 直樹 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (90295717)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 人工市場 / HFT / U-Mart / 人工知能 / 組成 / 逆問題 / AI / 株価 |
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| 研究成果の概要 |
証券市場の高速化とアルゴリズム取引の急増及びAI技術の進展が証券市場にもたらす影響を評価するために下記を行った。(1)人工市場を用いたシミュレーション研究により、取引エージェントの組成と、その相互作用がもたらす複雑さに焦点を当てた研究を行い、個々の取引アルゴリズムが伝統的な手法であっても、組み合わせにより生じる複雑さが大きなものであることを示した。（2）深層学習を用いた取引エージェントを開発し、電力市場において高いなパフォーマンスを得られることを示した。(3)上記の研究を行うため、人工市場シミュレータU-Martシステムを改良して用いた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、証券市場の高速化とアルゴリズム取引の急増及びAI技術の進展が証券市場にもたらす影響を調べるための方法として、エージェント・ベース・シミュレーションの１形態である人工市場研究が有効である事を示すことができた。実際、単純な取引アルゴリズムが複数組み合わされることで生じる複雑さは、複雑系研究で分類された範疇を超えるものであり、暴落や暴騰の予測可能性などを議論する際には、こうした実験的方法が必要となる。また、また、ディープラーニングを始めとした複雑な内部規則を持つアルゴリズム取引の有効性を評価するためには、様々な環境における行動と結果を吟味する必要がある。
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