| 研究課題/領域番号 |
19H01508
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07060:金融およびファイナンス関連
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
北村 能寛 早稲田大学, 社会科学総合学術院, 教授 (90409566)
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| 研究分担者 |
飯間 等 京都工芸繊維大学, 情報工学・人間科学系, 准教授 (70273547)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 深層学習 / 為替レート予測 / 指値注文 / LSTM |
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| 研究成果の概要 |
研究期間全体において為替レートの高頻度時系列データを研究対象とした。深層学習の中でも時系列分析を目的としたモデルを選択し、分析を行なった。具体的には、Long Short-Term Memory（以下LSTM）を用いて、為替レート市場における指値注文情報が為替レート予測に有効かを検証した。１分から３分までの頻度でデータを加工し、それぞれの間隔で為替レートの予測を行なった深層学習モデルの予測力は、既存モデルのそれを上回ること、指値注文情報が為替レート予測に有用であることが判明した。
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| 自由記述の分野 |
ファイナンス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の目的は、人工知能の一つである「深層学習」でファイナンス理論を学習し、その学習が将来の為替レートの予測に貢献するかを研究することである。今回の研究は主に外国為替市場を研究対象としたが、この研究を通じて、人工知能（深層学習）を活用しファイナンス理論の臨床性を評価する流れを確立させることを目的とした。そのことで、情報工学分野で研究が進む深層学習をファイナンス理論の臨床性評価に活用する一連の流れを確立させた新分野の創造・発信を究極的目的とした。
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