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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 (Finance + Technology) に関する資産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，投資判断は過去の株価情報のみに基づくためテクニカル分析の一種とみなし，それらの妥当性を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ほどの収益性を確認でき，これは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．さらに株価情報のような数値データのみならず，ニュース記事のようなテキストデータも資産運用アルゴリズムに取り入れる検討を行った．これらの成果として今年度は，学術論文1編，国内発表7件を実施し，その他解説記事や招待講演などを通じて研究成果を広く国民に開示した．特に重要視した試みとして，大和証券投資信託委託株式会社と共同で研究成果の応用可能性を検討し，同社の定例発行物を通じて一般向けに研究成果の基本コンセプトを広く配信した．さらに株式市場のみならず，各種企業との共同研究（ワイジェイFX株式会社，株式会社プロトコーポレーション，等）により，外国為替市場や中古車オークション市場についても人工知能や機械学習のアプローチが通用するのか検討し，学術のみならず実務的にも有意義な研究成果を得ている．
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