研究課題
基盤研究(C)
近年においてコンピュータによる資産運用が急増しているが，成果を得やすい活用事例として情報処理速度(HFT)や情報処理量(ビッグデータ活用)が挙げられる．しかしアルゴリズムの多様性に乏しいため，同じパイの奪い合いよる収益性の低下や，アルゴリズムの連鎖反応による暴落や暴騰の原因となる．そこで本申請課題では，速度と量に加え，アイデアを資産運用の3大競争要素と捉え，既製手法には無い独自の工夫を加えることを重要視する．それには主に機械学習を駆使するがブラックボックス化が進むため，人間心理を反映したテクニカル分析と融合することで，人間に理解しやすいExplainableな資産運用アルゴリズムを検討する．
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．これらの成果は学術誌論文2編（採録決定）および学会発表10編（国外3編，国内7編）に示した．主な事例として，資産運用における戦略最適化シミュレータを開発した．資産運用における売買ルールをAI（機械）によって最適化する場合，過去データへの過剰適合やルールのブラックボックス化が問題となる．一方，人間の経験則による判断のみでは有効ルールの見落としや，机上の空論となる可能性がある．そこでAI（機械）を活用することで広範な可能性から帰納的に有効なルールを1次選出し，その後に人間が理解・納得できるルールを最終選択できる支援システムを構築した．その機能として，選出ルールの詳細を透明化する可視化や，選出ルールの有効性を検証する売買シミュレータを搭載した．その他，テーマ型投資信託の自動構築および妥当性検証のために自然言語処理技術を導入し，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って確認した．さらに各種関連業務において人工知能等のデジタル技術を駆使することで，金融実務の生産性を向上できる可能性を検証した．
2: おおむね順調に進展している
学術誌論文2編（採録決定）および学会発表10編（国外3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．
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，2024年度中に学術論文誌に投稿する．次年度に向けて補助事業期間の延長を行なったため，2024年度に補助事業に関する全ての課題の達成を目指す．
すべて 2024 2023 2022 2021 2020 その他
すべて 雑誌論文 (12件) (うち査読あり 9件、 オープンアクセス 10件) 学会発表 (41件) (うち国際学会 8件) 図書 (1件) 備考 (3件) 産業財産権 (1件)
Journal of Signal Processing
巻: －
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