Enhancement of Validating Market Hypothesis by Evidence-based Financial Technical Analysis

通过基于证据的金融技术分析增强市场假设的验证

• 批准号: 20K11969
• 负责人: 鈴木 智也
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Ibaraki University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K11969/
• 关键词: 機械学習; データサイエンス; 金融情報工学; フィンテック; 金融情報学; FinTech; 人工知能; 金融工学

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に関する投資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，それらの妥当性を実データによる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収益性を確認し，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．これらの成果は雑誌論文5編 (内2編はarXiv) および学会発表12編 (国外3編，国内9編) に示した．特に前々年度に組成した私募ファンドに関する異常検知モデルを改良すべく，企業の株価情報のみならず財務情報も学習データに加えることで企業の本質的価値 (理論株価) に基づくミスプライスの検出を試みた．さらに説明可能なAI技術 (主にSHAP分析) を導入することで機械学習モデルの解釈性を高め，その応用として投資信託への資金フローの要因およびその年次変化を可視化した．その結果，近年になるほど投資家らの利益確定売りや回転売買の傾向が弱まっており，投資信託の運用成果が健全に評価される環境になりつつあることを確認した．その他，テーマ型投資信託の自動構築および妥当性検証のために自然言語処理技術を導入し，その有効性について実データを用いたシミュレーションによって確認した．さらに外国為替市場の分析や実務においても機械学習を活用し，人工知能等のデジタル技術を駆使することで金融業務の生産性を向上できる可能性を示した.

In recent years, the application of artificial intelligence (AI) technology has been accelerating. This study is aimed at the investment application of AI technology in financial business. Proposal: Deep learning, group learning, anomaly detection, AI technology application, appropriateness, investment and statistical analysis. As a result, the profitability of the solution is confirmed, and the market for traditional economics is refuted. The results of this paper are presented in 5 parts (2 parts in China and arXiv) and 12 parts (3 parts abroad and 9 parts in China) of the report of the Society. In particular, in the past year, the company's corporate information and financial information were included in the study of the company's essential value (theoretical company), and the company's basic information was included in the study. The introduction of AI technology (mainly SHAP analysis) is described in this paper. The mechanical learning of the investment trust is based on the visualization of the key factors of the investment trust's capital. As a result, in recent years, investors 'interests have been determined, and the tendency to sell and buy has been weakened. The results of the use of investment trusts have been confirmed in a sound environment. In addition, the automatic construction and validity of investment trusts are verified by introducing natural speech processing technology into the trust, and the validity of investment trusts is verified by using natural speech processing technology. In order to improve the productivity of financial business, the possibility of using mechanical learning and artificial intelligence technology to analyze and implement foreign markets is shown.

项目成果

Visualization of Nonlinear Relationship Hidden in Money Flows of Japanese Mutual Funds

日本共同基金资金流中隐藏的非线性关系可视化

• 发表时间: 2021
• 作者: Takuma Nakamichi;Ryouhei Yoshida;Riku Tanaka;Tomoya Suzuki
• 通讯作者: Tomoya Suzuki

機械学習による中古車落札価格の要因分析及び異常検知

利用机器学习分析二手车中标价格因素和异常检测

• 发表时间: 2020
• 作者: 工藤大輝;福西亮介;黛広樹;鈴木智也
• 通讯作者: 鈴木智也

茨城大学 鈴木研究室

茨城大学铃木实验室

Nonlinear modeling for equity valuation by machine learning

通过机器学习进行股权估值的非线性建模

• DOI: 10.1587/nolta.13.246
• 发表时间: 2022
• 期刊: Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE
• 作者: Yuuki Tsukahara;Riku Tanaka;Tomoya Suzuki
• 通讯作者: Tomoya Suzuki

ゴトウビアノマリーにおけるEBS注文板情報を用いた売買行動分析

使用 Goto Beer Nomaly 的 EBS 订单簿信息进行买卖行为分析

• 发表时间: 2022
• 作者: 別所宏紀;杉本誠忠;鈴木智也
• 通讯作者: 鈴木智也