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東京証券取引所と東京大学（工学系）の
共同研究事例の紹介
2014/6/14
スパークス・アセット・マネジメント
東京大学大学院工学系研究科
水田孝信
http://www.slideshare.net/mizutata/20140614
mizutata[at]gmail.com
@takanobu.mizuta
http://www.geocities.jp/mizuta_ta/jindex.htm](https://image.slidesharecdn.com/20140614-140607021825-phpapp02/85/-1-320.jpg)
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東京証券取引所と東京大学（工学系）の共同研究事例の紹介
- 2. 22 2000年 気象大学校卒業 2002年 東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学専攻修士課程修了 2004年 同専攻博士課程を中退 同年 スパークス・アセット・マネジメント株式会社に入社 2006年 クオンツ・アナリスト （市場の定量分析） 2008年 学術界にも進出 （主に人工知能学会） 2008年 中小企業診断士登録養成課程（日本マンパワー）に通う 2011年 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻博士課程 社会人をしながら入学 研究内容：人工市場を用いた金融規制のシミュレーション 2014年9月修了予定 2014年度 東京大学公共政策大学院 非常勤講師(経済物理学の一部担当） 2007年 日本証券アナリスト協会検定会員 2009年 中小企業診断士 2013年 2級ファイナンシャル・プランニング技能士 自己紹介
- 7. PTSとの競争は“ティック・サイズ”が重要な要素の１つ ティック・サイズが大きすぎると騰落率が比較的大きい ⇒投資家が困る⇒他の取引市場で取引⇒取引量シェアが移る 7 同じ株式の、２つの取引市場での株価の動き 89.0 90.0 91.0 92.0 93.0 94.0 95.0 9:00 10:00 11:00 13:00 14:00 15:00 市場価格 時刻 (hh:mm) 呼値の刻み: ¥1 ⇒ ティック・サイズ: 1% 呼値の刻み: ¥0.1 ⇒ ティック・サイズ: 0.1%
- 8. 8 ・ 取引所の利害関係者は多数であり合意形成が大変 金融庁、証券会社、投資家、決済機関、ITベンダー、、、 証券会社間でも外資系、大手、中堅で要望が全く異なることも ・ 「よりよい市場となる」ことを示すと納得感あるが、、、 金融研究・調査： 実データ分析（実証分析）が主 ↑ 未知の制度が議論できない ↑ 分析期間・手法によって逆の結果も ↑ 結果の理由が良くわからない場合も （ティック・サイズなどの）制度変更においての課題 制度変更にもっと適した調査方法、 新しい観点を与える調査方法が欲しい
- 10. 10 研究室の状況・やりたいこと ・ 社会現象をコンピュータでシミュレーションするという技術がある ・ 自動車道の整備が交通渋滞へ与える影響分析、 テロや火災・伝染病が発生した場合の避難の方法や あるべき対策の分析、など、実績出してきた ・ 金融にも適応したい！！シミュレーションはできる！ ⇒ どういう研究・調査テーマがあるのか分からない ↑しかも結果が公表でき論文になるテーマ 金融業界から結果を公表できる研究テーマをいただきたい ・ 大学も競争している ・ 研究費等の獲得や学生、親御さん、社会への説明のためにも 社会の役に立つ研究だ、という説明がしたい（工学部は特に） ・ 論文はもちろん、一般メディアへの露出も欲しい （プレスリリースとか大衆向け週刊誌とかでもいい場合も） ・ 「産学連携している」だけでもアピールになる！（北陸先端大の例） 自分たちの研究が社会の役に立っているとアピールしたい
- 13. ・ 意図した結果がある場合は、違う結果のときに困る可能性 ・ 学術界は産業界とワーク・スタイルがけっこう異なる場合も ・ 今回は工学部のケース：学部によって世界がぜんぜん違う ↑文系なら経済学部、商学部など社会系 理系なら医学部、農学部、情報科学など応用系 は似たような感じだとは予想してます ↑文学部、理学部はちょっと違うかもしれません、、、 ⇒同じ学部でも色々なので、一概には言えませんが、、 注意点 ・ 業界全体の状況を調べて欲しい：ホワイトペーパー ↑ こういうユーザーが増えているとか、需要が増える予想とか ・ 客観的に調べても効果がありました！ ・ ロビー活動や利害関係者説得用の調査 ・ 使ってないデータがいっぱいあるんだけど使い方のヒントが欲しい ・ 開発に必要な基礎研究 ↑ 共同で特許を取るのはあり 特許出願まで論文公表を控えてもらうのは可（よくあること） 産業界のニーズでマッチしそうなもの
- 16. 16 2012/12 東京証券取引所と東京大学工学系研究科が 共同研究開始を発表 2013/1/30 ＪＰＸ（日本取引所グループ）ワーキングペーパー ☆呼び値の刻みが大きいとＰＴＳにシェアを奪われる 共同研究第一弾として社長記者会見でも触れられる 2013/3/19 人工知能学会ファイナンスにおける人工知能応用研究会 東京証券取引所で開催 招待講演にて上記研究を発表 2013/3/22 金融庁の勉強会（他省庁も参加可能）に 准教授とともに呼ばれ講演 2013/3/29 JPX社長記者会見：呼び値の刻みを細かくすることを発表 日経新聞朝刊の一面記事に ティック・サイズ変更に関する共同研究の推移
- 25. 2525 計算機上に人工的に作られた架空の市場 マルチエージェントシステム ＋ 価格決定メカニズム ・ エージェント 計算機プログラムで表現された仮想的な取引参加者 各々の売買ルールに従い発注量と発注価格を決定 ・ 価格決定メカニズム（架空取引市場） 各エージェントが出した発注量と発注価格を集めて取引を成立 エージェント発注量 発注価格 架空 取引所 価格決定 メカニズム 取引価格の 決定 人工市場モデルを用いたシミュレーションとは？
- 28. 2828 ティック・サイズと価格の変動幅 ⊿PA，σt と取引市場Ａ 500営業日後シェアの関係 ⊿PB=0.0001%の場合 0.01% 0.10% 1.00% 0.0001% 0.0010% 0.0100% 0.1000% 1.0000% ⊿PA σt 0% 20% 40% 60% 80% 100% 取引市場Ａ 500営業日後シェア σt (左軸) 取引市場Ａ 500営業日後シェア (右軸)0.0500% 0.0050% ティックサイズが大きすぎると価格の変動幅が大きくなる ↑ 取引所の制度で価格の変動幅に影響を与えるべきでない
- 29. 29 ・ ティック・サイズが大きいままだとPTSに売買代金シェアを 奪われる可能性があり、価格期間は２年程度 ・ あまりにも小さいティック・サイズの競争は意味がない可能性 ・ ティック・サイズが大きすぎると価格の変動幅が大きくなる可能性 ↑ 取引所の制度で価格の変動幅に影響を与えるべきでない ⇒ ティック・サイズ引き下げの大きな理由に ・ 大きすぎる、小さすぎる、の具体的な水準（数値）を示唆 分かったこと
- 32. 32323232 証券会社の取次ぎ業務 機関投資家 （年金、政府ファンド、生損保、金融機関、学校） その代行：運用会社 証券会社 (取次ぎ・委託売買部門) 機関投資家は取引所へ直接注文を出せない 証券会社には機関投資家の注文を”小分けにして”さばく仕事がある 取引所 A社 1万株 買い 今日中にやっといて 電話 ネット 手でクリック A社 100株 99円 買い A社 100株 98円 買い A社 100株 99円 買い :
- 34. 34343434 ブロック・トレード 機関投資家B 証券会社 たまたま反対の”無理な”注文が来れば、取引所を出さずに、 取引を成立させることが出来る ⇒ ブロックトレード 電話 A社 100万株 買い 今日中にやっといて 機関投資家C 電話 A社 100万株 売り 今日中にやっといて カネ カネ 株 株 取引所 参照 取引 価格 取引 価格 取引所の価格決定プロセスには参加しない
- 35. 35353535 機関投資家B 証券会社 ネット A社 100万株 買い ダーク・プールで 機関投資家C ネット A社 100万株 売り ダーク・プールで カネ カネ 株 株 取引所 参照 取引所の価格決定プロセスには参加しない みんながダーク・プールばっかり使い出したら誰か価格を決めるの？ ダーク・プール これらの仕事を機械化する課 ダーク・プール：ブロック・トレードを機械化したもの ↑他人の注文状況は見れない ダーク・プール 取引 価格 取引 価格
- 36. 36363636 アルゴリズム・トレード 機関投資家 証券会社 ちなみに、注文を”小分けにして”さばく仕事を 機械化したものがアルゴリズムです 取引所 A社 1万株 買い アルゴリズムで 電話 自動発注 A社 100株 99円 買い A社 100株 98円 買い A社 100株 99円 買い : アルゴリズム
- 39. 39393939 マーケットメーカー戦略 HFTの多くはマーケット・メーカー戦略 ⇒ 買いと売りを同時に出す 売り 価格 買い 84 101 176 100 99 204 98 77 ９９円と100円を行ったり来たりしていると儲かる ↑ ９９円で買って100円で売ることを繰り返す 市場がどちらかの方向に動き出したら、すばやく逃げる必要 ↑ ９９円で買っちゃったものがもっと安い値段でしか売れなくなる 注文 注文