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流動性需給バランス変動のビッグデータ分析に基づく暴落予測法の開発

开发基于流动性供需平衡波动大数据分析的崩盘预测方法

基本信息

批准号：
21K18439
负责人：
高田輝子
金额：
$ 4.08万
依托单位：
Osaka Metropolitan University (2022)Osaka City University (2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-07-09 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-21K18439/
关键词：
流動性需給バランス暴落予測指値確率密度推計

项目摘要

本研究の目的は、「流動性需給のビッグデータのみに基づく高精度早期暴落予測法の開発」である。本年度の研究実績は、以下の①～③にまとめられる。①オープン指値注文統計の新規分追加購入とそのクリーニング及び格納システム整備：円ドルレートが当初予想の110円/＄から140円/＄弱となる急激な円安の進行を受け、予算をOpenbook統計に集中させることで、何とか予定していた全期間分購入した。しかし、その余波で新規購入データ格納用の大規模ハードディスクの予算がなくなってしまったため、分散格納の為に現有ハードディスクを整理するなどのデータ格納体制の再整備を行った。現在は、新規購入データのクリーニング作業中である。②既有のOpenbook統計を使った暴落予測に有用な市場の需給バランス状態変化パターンについての新たな発見：上昇トレンド局面末期における、暴落の前兆現象として活用可能なパターンの発見や、流動性需給状態からの市場安定度の測定を行い、暴落予測に活用可能な材料を複数得ることができた。③暴落予測システム開発の着手：いつ来るかわからない「上昇トレンドから下落トレンド」への突然の変化への対応力が高い取引戦略を開発した(研究発表１)。そしてこの取引戦略に用いた「市場状態モニターによる暴落リスク感知の仕組み」を、暴落の前兆現象としての「流動性需給バランスの変化パターン」の感知に活用することで、暴落予測の精度を更に高めるシステムの開発に着手した。

The purpose of this study is to develop a high precision early burst prediction method for liquidity needs. This year's research achievements are as follows: ①~③(1) The new rules of the statistics of the value of the notes are added to the purchase, the selection and the preparation of the system: the initial price is 110 yuan/$, the initial price is 140 yuan/$, the emergency safety is carried out, the calculation is concentrated in the Openbook statistics, and the purchase is divided into the whole period. The new regulations will be used to re-engineer the existing system. Now, the new rules purchase the file. (2) Existing Openbook statistics make it possible to predict market volatility, market demand, state change, and new findings: at the end of a rising trend, precursor phenomena of volatility, possible use of market volatility, liquidity demand, market stability measurement, and volatility prediction, possible use of multiple materials. (3) The initiation of the development of the prediction system of the storm: the sudden change of the response force of the "rising and falling" and the sudden change of the response force of the "rising and falling"(Table 1). This strategy is used to improve the accuracy of prediction of market conditions and the development of prediction of market conditions.