| 研究課題/領域番号 |
15K01188
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
松井 啓之 京都大学, 経営学研究科, 教授 (90272682)
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| 研究分担者 |
小野 功 東京工業大学, 総合理工学研究科(研究院), 准教授 (00304551)
森 直樹 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (90295717)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 社会シミュレーション / 人工市場 / マルチエージェント |
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| 研究実績の概要 |
経済のグローバル化とIT化が進む中で通貨や金融システムも一方でグローバルな巨大化が、他方で電子化による取引の高速化が進んでおり、現行のシステムでは種々の課題を抱えている。特に、超高速取引が現実のものとなっている証券市場や外国為替市場を適切に制御する方策について社会シミュレーションによる人工市場を用いて取り組んだ。
本年度は、超高速取引市場に関する既存研究を調査し、その問題点を整理した。特に、市場を評価する基準の統一化が図られていないことから、超高速市場の評価が困難であり、その基準化の必要性を示した。
第１に、人工市場工市場の分野では、あらかじめモデルを仮定し生成される株価時系列の性質を分析する方法については研究が進んでいる一方、逆問題といえる株価時系列からエージェントを推定する分析方法についてはあまり研究されていないことから、株価時系列の解析を行う際に使用するエージェントに対して、様々な時系列に対応ができる標準エージェントセットを提案した。
第２に、デイトレード戦略の性能を数値実験によって評価することができるデイトレードエージェントフレームワーク(DTAF) を用い、投資戦略の進化、学習に関して遺伝的プログラミングを用いた手法ににサポートベクターマシンを導入することで、取引日の特徴を学習することにより、より利益を獲得できる戦略の構築を行った。
また、本研究で用いる人工市場システムU-Martシステムのソースコードの全面見直しを実施した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
本研究では、超高速取引に対応した各種取引モデルを人工市場上で実装し、その評価を大規模なシミュレーションによって行う予定であったが、ソースコードの全面見直しに伴い、その実装に手間取ったため、大規模シミュレーションを実施できていないため、本評価となった。
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| 今後の研究の推進方策 |
各種取引モデルの実装を急ぎ、早期に大規模シミュレーションを実施することで、超高速取引における様々な課題を明らかにする。さらに、企業発行通貨（ポイント）についての社会シミュレーション実施へ向けた準備を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本研究では、市場取引に関する大規模シミュレーションを実施予定であったが、ソースコードの全面見直しに伴い、その実装に手間取り、大規模シミュレーションを実施できなかった。そのため、シミュレーション実施用の計算機使用料と、シミュレーション結果データ保管用のネットワークアタッチストレージ（NAS）を購入しなかったため、これらの実施、購入費用を次年度へ繰り越した。
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| 次年度使用額の使用計画 |
早急に大規模シミュレーション実施体制を整え、シミュレーション実施に伴う計算機使用料およびデータ保管用NASの準備を行う。
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