株式市場における人工市場と現実市場の類似度指標についての考察

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS1-7

グループ名: 【C】平成28年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2016/08/31

タイトル(英語): Analysis of similarity index between real stock market and artificial stock market

著者名: 住田 和也(大阪府立大学),松本 啓之亮(大阪府立大学),森 直樹(大阪府立大学)

著者名(英語): Kazuya Sumita|Keinosuke Matsumoto|Naoki Mori

キーワード: 株式市場|人工市場|マルチエージェント|サポートベクタマシン|ディープラーニング|stock market|artificial market|multi-agent|support vector machine|deep learning

要約(日本語): 近年、株式市場にみられる様々な現象を解析するためのアプローチとして人工市場が用いられている。人工市場の研究では，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められているが，その逆問題である株価時系列からエージェントを推定する方法についてはあまり検討されていない。そこで本研究では、逆シミュレーションを用いて現実市場に参加する投資家の性質を推定する手法を研究している。現実市場に参加する投資家の性質や構成が分かれば、様々な経済現象の原因分析などへの応用が考えられる。しかしながら、現実市場と人工市場を比較する場合どの統計量を基に類似性を測るかという問題がある。そこで本稿では、機械学習を用いて現実市場と人工市場の類似性を測る手法について検討する。

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