| 研究課題/領域番号 |
18K01551
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
足立 高徳 東京都立大学, 経営学研究科, 教授 (60733722)
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| 研究分担者 |
中島 克志 立命館アジア太平洋大学, 国際経営学部, 准教授 (90721572)
琉 佳勳 立命館大学, 理工学部, 助手 (90827560)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 圏論的確率論 / 一般化フィルトレーション / 板情報過程 / 高頻度取引 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の基盤は，圏論的確率論をベースにした理論と，金融市場のマイクロ・ダイナミクスの実証実験に必要な高頻度データベースにある．
研究代表者の足立は，研究分担者の中島とともに「圏論的確率論のファイナンスへの応用（Applications of Categorical Probability Theory to Finance; ACPF)」というタイトルで，3月にオンラインでワークショップを開催し，研究協力者の琉とともに，理論的側面に光を当てた議論を展開した．これらの議論は，
(1)一般化したフィルトレーションの理論の二項資産価格モデル以外の応用．(2)各エージェントが持つ主観的フィルトレーションによる資産価格のシミュレータの設計，(3)フィルトレーション工学について，
および(4)コモディティの convenience yield の一般化フィルトレーションによる解釈，など多岐にわたるもので，市場参加者の信念の変化も含む微細構造による構造的アプローチの理論化と実装に関する作業であった．特に足立は，(1)に関する結果を中間結果を，数理経済学会で発表した．また中島は，(4)につながる結果を1件の会議で発表した．
実証実験に必要な高頻度データベースを構築するにあたって重要なのは，板情報過程の再現である．これに関して，研究代表者の足立は，日本証券取引所が提供している FLEX Full のヒストリカル情報を解析するツールを高度化し，機械学習を使った解析をさらに進めた．今回は特にデータ拡張のテクニックとして，敵対的生成ネットワークの手法を応用してこれに関する研究を進め，その結果を論文にまとめた．．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
全体にコロナの影響で，教育業務の量が増え，また出張が困難なため，共同研究に支障があった1年であった．
そのようななかにあって，研究代表者の足立，研究分担者の中島，および研究協力者の琉が，共著で著した一般化フィルトレーションの応用に関する論文1編が出版された．
また，研究分担者の中島が著した，コモディティの現物と先物，それにコンビニエンス・イールドに関する英文の論文1編が出版された．
もうひとつ，また足立が共著者であるビットコイン価格の時系列に関する英語の論文1編も出版された．
さらに昨年度開発した板情報を再生するために必要なCSVファイルを取り出すためのライブラリの第1版を利用し，敵対的生成ネットワークの技術を使って板イベントの人工データを生成する実験を行い論文にまとめることができた．
また中島は，convenience yield に関する研究結果を，1つの会議で発表し，今後の圏論的確率論を使った展開に道筋をつけた．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究代表者の足立は，研究分担者の中島，研究協力者の琉との共著でフィルトレーション工学に関するここまでの研究を
2021年度中に，ワーキングペーパーの形にまとめることを目指す．さらに2018年度，2019年度，2020年度に続いて，「圏論的確率論のファイナンスへの応用」ワークショップを1,2回開催する予定である．
一般化フィルトレーションを二項資産価格モデルで利用したシミュレータを実装し，実験を通じて理論への還元を図る．
実証データによる解析については，東証の10年分のティック・データの解析ライブラリの第2版を完成させ，エージェントを動かすための人工市場の構築を目指す．
機械学習の手法を応用して，妥当なデータ拡張が行えたならば，それらの統計的性質を主観的フィルトレーションと関連付けながら解析したい．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍のため，すべての出張が中止になり，それに予定していた出費がなくなった．
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