研究課題/領域番号 |
20K01391
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分05060:民事法学関連
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研究機関 | 横浜国立大学 |
研究代表者 |
芳賀 良 横浜国立大学, 大学院国際社会科学研究院, 教授 (00263757)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2022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)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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キーワード | 相場操縦 / AI / アルゴリズム / ダークプール / 仲値注文 / 搾取 / 高速取引 / HFT |
研究開始時の研究の概要 |
本研究は、AI(Artificial Intelligence)による有価証券の市場価格(相場)を操縦する技法を、主に電子データベースの横断検索を利用して、分析することとする。より具体的には、(1)AIによる相場の操縦に対する法的評価、(2)AIによる相場の操縦に対する制裁、(3)AIによる相場の操縦に起因する損害の補填、(4)AIによる相場の操縦の抑止という4つの問題に対する対応を、本研究により明らかにすることを目的とする。
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研究成果の概要 |
AIによる相場の操縦について、まず、相場操縦の類型を、①取引型相場操縦と②契約型相場操縦とに分類した。①取引型相場操縦とは、取引により相場操縦を行い、取引のみから利益を得る類型である。他方、②契約型相場操縦とは、取引により相場操縦を行うが、契約から利益を得る類型である。その後、各類型について、法令上の要件に該当する事実を分析した。AIの場合、AI自体に主観的認識を観念することはできない。そのため、各類型における特徴を取り上げ、行為からAI利用者の主観的要素を推認できることを明らかにした。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
金融商品取引法が法定する相場操縦は、行為者の主観的要件が適法行為と違法行為を峻別するメルクマールとなっている。そのため、機械であるAIを利用した相場操縦を認定することは、極めて困難である。そこで、AIによる相場操縦行為の特徴を捉えることにより、法令要件に該当する要件事実を明らかにして、行為者の主観的要件の充足を推認する方法を明らかにした。
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