Microscopic financial data analysis for investigating high-frequency traders' dynamics and modelling liquidity simulators

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本年度は，日本取引所グループ（JPX）から提供を受けた東京証券取引所（TSE）ミクロデータに関する分析に注力した．JPXの提供するTSEミクロデータには仮想サーバーIDが含まれており，適切な集約化を行うことでトレーダーのアカウント単位での行動分析が可能である．成行注文流について一定の研究成果が出たため，本項目について記述する．金融市場では成行注文流には弱い予測可能性があり，同符号が継続しやすい．例えば一度買い注文を観測すると，将来的にも買い注文が観測される可能性が少し高い．この統計法則は自己相関関数（autocorrelation function, ACF）の長期記憶性（long-range correlation, LRC）として知られており，ACFが時間と共にベキ減衰することが普遍的に観測される．本現象に対するミクロな起源については諸説あるが，最も有力なのは注文分割仮説である．本仮説によると，機関投資家が大口注文を発注するとき，板情報上の流動性が不足しているため，複数の小口注文に分割発注することがあり，その分割発注行動に起因してLRCが観測されるとする．更に，この仮説をミクロ数理モデルとして構築したのがLillo-Mike-Farmer (LMF)の論文である．本年度はTSEミクロデータ分析を通じて，LMFモデルの予言を定量的に検証した．分担者の伊藤は経済学に関係する最適輸送理論を用いた熱力学的関係式を導出し, 複数の論文を出版したほか，この最適輸送理論の離散状態拡張を行い，最適な輸送のコンフリクトがある二者間のゲームとみなしてゲーム理論的に定式化し，論文(arXiv:2112.14035)を投稿した．