著者

伊藤 克哉 中川 慧 今城 健太郎 酒本 隆太

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第37回 (2023) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.3Xin409, 2023 (Released:2023-07-10)

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機械学習による金融時系列の予測は実務的にも学術的にも重要な研究課題である。金融時系列は、ノイズが多く、非定常であり、更に機密情報を含む事があるため、分析が困難である。これらの課題に対して、本研究ではAugmentation and Bagging method for Confidential Data series Forecasting(ABCD-Forecast)という手法を提案する。ABCD-Forecastは「データ分析コンペティション」という現実の枠組みから着想を得ており、 多数の分析者が予測結果を送信し評価を受ける仕組みを仮想的に構築する。ABCD-Forecastでは、仮想的な分析者に多様な「ノイズ除去加工」をしたデータを配布する。この加工により多様で低ノイズなデータ生成が可能となる。コンペティション形式で、分析者から多様かつ正確なモデルを得、状況ごとに使い分けることで非定常な市場にも対処する。また、時系列を加工して配布することで、実際のコンペティションに於いても機密性を担保したデータ配布が期待される。本研究では実データを用いた実証分析により良好な予測精度が得られることを示した。

著者

酒本 隆太 ホ エルデン 市川 佳彦

出版者

人工知能学会

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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本研究ではビットコインにとってのヘッジとSafe Haven資産を分析する。ビットコインはその高い変動性から近年大きな注目は集めている。ファイナンス研究としてはその代替資産としての性質に注目が集まっており、株や債券のリスクを分散するためにビットコインを利用するという前提でのアプローチが取られている。一方、本研究ではビットコイン投資家の立場を取り、どのようにビットコインのリスクをコントロールすればよいかという点に焦点を当てる。我々は厳密なヘッジ、Safe Havenの定義を用いて、さらに弱いヘッジとSafe Havenと強いヘッジとSafe Havenも区別する。本研究の分析では国際株式や国際債券といった伝統的な資産はビットコインにとって、弱いヘッジ資産となることがわかった。さらにビットコイン相場の下落時には金が強いヘッジ資産となることがわかったが、その数字的なインパクトは限定的なものとなった。我々の長期、あるいはビットコインの下落時に強いSafe Havenとなる資産は存在しなかった。これはビットコイン投資家にとっての下落相場でリスクマネジメントすることの難しさを示唆する。

著者

秋山 朋也 杉本 誠忠 酒本 隆太 鈴木 智也

出版者

一般社団法人 日本金融・証券計量・工学学会

雑誌

ジャフィー・ジャーナル (ISSN:24344702)

巻号頁・発行日

vol.19, pp.57-78, 2021 (Released:2021-04-23)

参考文献数

22

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本研究では,貿易通貨取引比率の偏りによって生じる外国為替レートのアノマリーについて分析した.日本では江戸時代以前より五十払い(ごとばらい)という商習慣があり,ゴトオビに国内輸入企業の資金決済が集中しやすい.その結果,海外企業への支払いのために円売り需要が一時的に高まり,日本時間10時頃に公示される仲値に向けて円安になりやすい.これは「ゴトオビアノマリー」と呼ばれ,投資家らの経験則として俗世間的に知られているが,ゴトオビの性質上サンプルサイズが小さいため,統計的な信頼性を確保することが難しい.そこで本研究では,前倒しゴトオビ(ゴトオビが休日の場合の前営業日)を加え,サンプルサイズを拡張したうえで,ゴトオビアノマリーの妥当性について統計的仮説検定を行った.その結果,国内輸入における貿易通貨取引比率が最も高い米ドル(USD/JPY)において本アノマリーの傾向が強く,続くユーロ(EUR/JPY)やクロスレート(EUR/USD)において徐々にアノマリーの傾向が弱まることを確認した.さらに本アノマリーの活用事例として投資シミュレーションを実施し,有益なパフォーマンスを得るためのエントリータイミングについて検証した.

著者

市川 佳彦 酒本 隆太

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.2L5GS1303, 2020 (Released:2020-06-19)

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本研究ではビットコインのDifficultyと価格の関係を分析する。ビットコインはProof of Work(POW)というコンセンサスアルゴリズムを採用して、ネットワーク全体の信用が担保される仕組みとなっている。そしてその仕組みを維持するためマイニングを行うマイナーに報酬を設定している。この報酬はマイニングの難易度を示すDifficultyに依存し、マイナーが増えたり、マイニングの技術革新が起きるとDifficultyは上昇する。中長期的にはビットコインの価格とDifficultyは正の相関関係があるといわれているが、短期的な関係についての分析は行われていない。この関係を明らかにするために、本研究では2010年~2019年のデータを用いてビットコインの価格、Difficulty、ビットコインの取引高、他の金融資産の価格の相互依存関係をモデル化し、統計的な分析を行った。分析の結果、ビットコインのDifficultyの変化はビットコイン価格に大きな影響を与えることが分かった。一方、他の金融資産の価格がビットコイン価格に与える影響は見られなかった。

著者

雉子波 晶 杉本 誠忠 酒本 隆太 鈴木 智也

出版者

一般社団法人 日本金融・証券計量・工学学会

雑誌

ジャフィー・ジャーナル (ISSN:24344702)

巻号頁・発行日

vol.20, pp.22-40, 2022 (Released:2022-06-08)

参考文献数

35

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本研究は,外国為替証拠金取引業務におけるロールオーバー戦略について検討した.一般に実務においては流動性の観点より,受渡し日が短いトゥモローネクストでロールオーバーするのが一般的である.しかし理論的には金利のタームプレミアムを考慮すると,1週間や3週間など長期のフォワード取引を活用することにより受取りスワップポイントの上乗せを期待できる.しかし稀に短期のスワップ金利が急騰する場合があり,その際に長期フォワード取引を選択していれば高いスワップポイントを逃してしまう.そこで我々は機械学習によって長期のフォワード取引を積極的に選ぶべきタイミングを検出し,短期のトゥモローネクストおよびより長期のフォワード取引を組み合わせた混合戦略を提案する.このタイミングは,対象通貨における為替相場のみならず,株式・債券・商品先物など様々な要因が非線形的に影響すると考えられる.またフォワードレートは一般的にカバー付き金利平価説によって定式化できるが,突発的な政治経済情勢などの変化によって,現実のフォワードレートは理論値から乖離する可能性がある(Du et al. (2018a)).その結果,タームプレミアムの逆転現象(短期と長期のフォワード取引から得られるスワップ金利の逆転現象)も実際に度々観測される.本研究ではこのような状況を踏まえ,理論値からの乖離に影響を与えうる要因を説明変数とし,機械学習によって適切なフォワード期間を選択するための判別モデルを構築した.教師データとして過去の最適解を学習し,その後の判別を行った結果,約70%の正答率を実現できた.さらに獲得したスワップポイントのリスクリターン比によれば,我々の混合戦略は長期のフォワード取引と同等の安定性を維持したまま,短期のトゥモローネクストと同等の収益性を実現できた.

著者

瀬之口 潤輔 小畑 崇弘 酒本 隆太 倉橋 節也

出版者

日本ファイナンス学会 MPTフォーラム

雑誌

現代ファイナンス (ISSN:24334464)

巻号頁・発行日

vol.42, pp.71-89, 2020-07-15 (Released:2020-07-15)

参考文献数

27

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計量モデルを用いた株価予測は多くの研究者や実務家によって行われているが,計量モデルによる株価予測が可能かについては依然として結論は出ていない.予測変数が持つ長期的な情報と短期的な情報がそれぞれ株価に反映される可能性があること,株価と多くの予測変数の関係は単純な線形ではないことなどにより,株式市場の構造をモデル化することが困難であることが理由として挙げられる.本研究では,このような株式市場の複雑な構造を捉えるために,多重解像度解析により複数の要因で異なる周波数特性の変化を抽出したものを説明変数とし,非線形非連続な関係を表現できるxgboostをモデル作成手法として株価予想モデルを作成し,比較的高い予想精度が示されることを確認した.また株価予想モデルが株式市場の局面変化に合わせて変化している様子を示すことにより,大局的な株式市場の構造変化を認識することも可能にした.

著者

伊藤 克哉 中川 慧 今城 健太郎 酒本 隆太

雑誌

2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

巻号頁・発行日

2023-04-06

著者

酒本 隆太 ホ エルデン 市川 佳彦

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.2O3J1303, 2019 (Released:2019-06-01)

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本研究ではビットコインにとってのヘッジとSafe Haven資産を分析する。ビットコインはその高い変動性から近年大きな注目は集めている。ファイナンス研究としてはその代替資産としての性質に注目が集まっており、株や債券のリスクを分散するためにビットコインを利用するという前提でのアプローチが取られている。一方、本研究ではビットコイン投資家の立場を取り、どのようにビットコインのリスクをコントロールすればよいかという点に焦点を当てる。我々は厳密なヘッジ、Safe Havenの定義を用いて、さらに弱いヘッジとSafe Havenと強いヘッジとSafe Havenも区別する。本研究の分析では国際株式や国際債券といった伝統的な資産はビットコインにとって、弱いヘッジ資産となることがわかった。さらにビットコイン相場の下落時には金が強いヘッジ資産となることがわかったが、その数字的なインパクトは限定的なものとなった。我々の長期、あるいはビットコインの下落時に強いSafe Havenとなる資産は存在しなかった。これはビットコイン投資家にとっての下落相場でリスクマネジメントすることの難しさを示唆する。

著者

酒本 隆太

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.33, 2018-03-01