研究課題
過去の時系列変動から市場に対する取引ルールを学習するソフトウェアエージェント、過去の時系列から次の期の値を予測し、その予測値の現在の値との差から売買行動をするエージェント等、さまざまなエージェントを遺伝的アルゴリズム、遺伝的プログラミングを用いてモデル化し、それらエージェントを株価市場を中心として、需給プライシング市場、オークション市場等、いくつかの仮想市場への参加者とし、観測される価格時系列、エージェントの利益についてまとめた。仮想株価市場において観測された価格時系列は、実際の株価市場でも観測される統計的自己相似性(フラクタル性)が観測され、実際の株価時系列と同様な統計的性質を持った時系列が発生していることを示した。また、フラクタル性だけでなく、市場、および、参加しているソフトウェアエージェントからノイズ(ランダム性)を取り除く等の制約を与えることにより、決定論的性質(カオス性)を持つ時系列を発生することが可能であることも示した。フラクタル、カオスはそれぞれ長期的自己相関を持つランダム系列と、一見するとランダムに見えるが決定論的システムから発生する時系列と性質が全く違ったものであるが、エージェント、市場に対する制約を変えることで1つのシステムからフラクタル性、カオス性を持った時系列をそれぞれ発生できることを示したことになる。仮想オークション市場については、1度だけ入札が可能で、他の参加エージェントの入札額を知ることができない入札型オークション市場、リアルタイムに進行し、現在価格(他の参加エージェントの入札価格)を考慮に入れ、入札行動を実行するエージェントを遺伝的プログラミングにより学習させ、それぞれのオークションで発生する落札額や、参加エージェントの商品に対する私的な評価と落札額との差で表される利益についてまとめた。
すべて 2004
すべて 雑誌論文 (6件)
情報処理学会、ISPJ Symposium Series Vol.2004, No.12
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工学図書、数理ファイナンスの新分野とその応用(時永祥三編)
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