Recommended
More Related Content
What's hot
What's hot (16)
Viewers also liked
Viewers also liked (20)
Similar to 人工知能が変える投資の世界 人工知能はすでにここまで身近になっている
Similar to 人工知能が変える投資の世界 人工知能はすでにここまで身近になっている (20)
More from Takanobu Mizuta
More from Takanobu Mizuta (20)
人工知能が変える投資の世界 人工知能はすでにここまで身近になっている
- 1. テーマセミナー 人工知能が変える投資の世界 〜その①〜 （2016/7/13） 人工知能はすでにここまで身近になっている この資料は以下のサイトで閲覧、ダウンロードできます: スパークス・アセット・マネジメント株式会社 運用調査本部 ファンドマネージャー 水田孝信 takanobu.mizuta ＠ sparxgroup.com @takanobu_mizuta (twitter) http://www.geocities.jp/mizuta_ta/ 本発表資料はスパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません． すべては個人的見解であります． 1 http://www.slideshare.net/mizutata/20160713Slide Share .pdf http://www.geocities.jp/mizuta_ta/20160713.pdf
- 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 研究内容：宇宙空間プラズマのコンピュータシミュレーション 2004年 同専攻博士課程を中退 同年 スパークス・アセット・マネジメントに入社： バックオフィス業務 2005年 ボトムアップ・リサーチ・アナリスト 2006年 クオンツ・アナリスト → 2010年 ファンド・マネージャー 2009年 人工知能学会などで研究発表を始める 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 社会人をしながら在籍 指導教官：和泉潔准教授（当時） 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： 博士（工学） 現在 株式市場やポートフォリの定量的分析それに必要なシステムの構築、 細々と学術研究も（主に実務業界での課題紹介） 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 2014年より 東京大学公共政策大学院 非常勤講師 自己紹介 2
- 3. http://www.slideshare.net/mizutata/20160805 東京大学公共政策大学院 「経済物理学」第7回(2016/8/5予定) “金融ビッグデータと人工知能III人工市場による市場制度の設計” Slide Share .pdf http://www.geocities.jp/mizuta_ta/20160805.pdf 3 どんな授業をやっているかといえば、、、 http://www.slideshare.net/mizutata/20160407 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻 「金融レジリエンス情報学」第1回(2016/4/7) “金融の役割と機関投資家の株式投資実務”(ゲスト講師) Slide Share .pdf http://www.geocities.jp/mizuta_ta/20160407.pdf
- 12. 12 何も教えずに、猫と人の区別が出来て大騒ぎする程度 米Googleは現地時間2012年6月26日、同社研究チームの機械学習技術に 関する研究成果を紹介した。脳をシミュレーションする大規模ネットワークを用 いた新たな手法（ディープ・ラーニング）により、コンピュータが猫を認識する能 力を自ら身につけることに成功したという。 機械学習の最先端 大人になってからの再学習（個人ブログ） http://d.hatena.ne.jp/Zellij/20130608/p1 IT Pro ニュース http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20120627/405501/ 飽きずに、大量に、速く、 人間より頭は悪いが、 データを処理できる 学習する対象に応じて行うパラメーター調整すらも自動で出来る機械学習 → 画像認識、音声認識の精度が飛躍的に向上 ⇔ それ以外の分野ではこれといって大きな技術革新はない 最近の技術革新：ディープ・ラーニング
- 13. 13 アルファ碁「イ・セドル九段に勝つために5000年分勉強した」 アルファ碁は今でも一日3万回の対局を通じて実力を伸ばしている。ファン・フィとの対局前に3000 万のアマチュアの棋譜を消化した後に、プロ碁師の棋譜を文字通り「暴風吸引」して囲碁レベルを 高めた。アルファ碁は人が1000年以上かかる100万回の対局を数週間で学習できる。 囲碁で人間に勝ったのは凄いんじゃないの？(1/2) MK NEWS http://japan.mk.co.kr/view.php?category=30600006&year=2016&idx=4119 米グーグルの研究部門であるGoogle DeepMindが開発した囲碁AI（人工知 能）「AlphaGo（アルファ碁）」と、韓国のプロ棋士イ・セドル氏が2016年3月9 日～15日に韓国で相まみえた五番勝負は、イ・セドル氏が第四局で一矢を報 いたものの、4勝1敗でAlphaGoの圧勝に終わった。 AlphaGoのソフトウエアには、囲碁のルールすら組み込まれていない。 過去の棋譜をニューラルネットに入力する「教師あり学習」と、勝利を報酬に囲碁AI同士を対局さ せて鍛える「強化学習（教師なし学習）」だけで、世界最強と称されるプロ棋士を破るまでに成長さ せた。 IT Pro http://www.nikkei.com/article/DGXMZO98496540W6A310C1000000/
- 21. 主査： 東京大学 和泉 潔 教授、水田は2016年度より幹事に加わる おおむね年に2回（9月～10月と1月～3月）開催 聴講は誰でもでき、参加費1,000円のときが多い（前回は無料） 前回：2016年3月28日にブルーバーグ東京オフィスで開催 参加者数約150人、発表件数12件＋招待講演1件 その他、年数回セミナーを開催 人工知能学会 金融情報学研究会 (SIG-FIN) 21 http://sigfin.org/ 学者と実務家の交流が盛んです。 学者さんたちは研究テーマを探しています。 ご興味ある方は以下のメーリングリストを購読ください。 http://sigfin.org/mailman/listinfo/jsai-fin
- 22. 前回のプログラム 22 http://sigfin.org/第16回研究会/ 10:30-11:20 機械学習 金融取引戦略獲得のための複利型深層強化学習 松井藤五郎（中部大学）, 片桐雅浩（中部大学） SCWを用いた株価変動予測 福田ムフタル(名古屋産業大学) 11:20-12:10 人工市場１ ダーク・プールが市場効率性と価格発見メカニズムに与える影響 ～人工市場モデルと数式モデルを用いたメカニズムの分析～ 水田孝信（スパークス・アセット・マネジメント）, 小杉信太郎（三菱UFJモルガン・スタンレー証券）, 楠本拓矢（野村證券）, 松本渉（野村證券）, 和泉潔（東京大学） 人工市場を用いた集団行動バイアスが市場への影響分析 Yating Wang（The University of Tokyo）, Fujio Toriumi（The University of Tokyo） 12:10-13:05 昼休み 13:05-13:55 人工市場２ マーケットメーカーとダーク・プールの相互作用が市場の効率性に与える影響：人工市場アプローチによる分析 西岡伸（東京大学）, 鳥居拓馬（東京大学）, 和泉潔（東京大学） 人工市場を用いた分散投資規制が資産急落時の市場に与える影響分析 野崎淳（神奈川工科大学）, 水田孝信（スパークス・アセット・マネジメント）, 八木勲（神奈川工科大学） 13:55-15:10 市場予測 バックテストに代わるクオンツ戦略の新しい検証方法 野村至紀（シンプレクス・アセット・マネジメント） イジングモデルによる複数時系列の株価変動シミュレーション 高石哲弥(広島経済大学) なぜロバストなアルファ（ベータ）推定値が必要なのか －プレミアムVSアノマリーを統計的手法で超えられる？－ 西山昇(Dragons’ Desk Ltd. / 千葉商科大学) 15:10-15:20 休憩 15:20-16:35 テキストマイニング インターネット株式掲示板にみるカスケード効果と初期収益率 月岡靖智(関西学院大学) 文書の分散表現と深層学習を用いた日銀政策変更の予想 塩野剛志（クレディ・スイス証券） Comparison among multilingual financial words using the word2vec and clustering with news resources for automatic creation of financial dictionaries 劉恩達（東京大学）, 伊藤友貴（東京大学）, 和泉潔（東京大学） 16:35-16:45 休憩 16:45-17:35 招待講演 Financial Applications of Machine Learning at Bloomberg - Problem Domain, Use Cases and Lessons Learned Gary Kazantsev（Global Head of Machine Learning at Bloomberg LP） 17:35-18:05 インフォメーション・セッション 18:05-20:00 カクテルレセプション（懇親会）
- 28. 28 ちょっと実例を見てみましょう。単なる検索ではないことが分かります。 http://www.ci.seikei.ac.jp/sakai/ 実演(1) CEES http://hawk.ci.seikei.ac.jp/cees/ 実演(2) CS http://hawk.ci.seikei.ac.jp/CS/
- 30. テキストマイニングによる自動売買 30 短期のグローバルマクロファンド、ＣＴＡなどが 行っている可能性？ 日本銀行の発表が いつもと同じ： なにもしない いつもと違う： 買い 日本銀行の発表が いつもと同じ： 売り いつもと違う： なにもしない
- 42. 42424242 アルゴリズム・トレード 機関投資家 証券会社 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 42 念のため補足(1/4)
- 43. 43434343 HFT： 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 昔からある戦略。以前は大人数で手作業で行われていた。 彼らの仕事が機械化され効率化された⇒社会全体のコストは下がったと考えられる。 43 念のため補足(2/4)
- 49. 49 株価操縦の疑いのある書き込みを探す http://sigfin.org/SIG-FIN-015-03/ 掲示板の書き込みの中から、通常ではありえないような異常 な書き込みを探す → 株価操縦などの捜査の足がかりに 掲示板を使った仕手株筋が相次いで捕まったことと無関係ではない？ 東京大学松尾研究室の研究 2015年度 人工知能学会 研究会優秀賞(の１つ)
- 53. 53 2011～2012 東京証券取引所の一部の方々が 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に出入り 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 エージェント・シミュレーションによる分析 → 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 2013/3/29 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 2014/7/22 一部の銘柄で10銭(0.1円)刻みの注文が可能に 2015/9/24 ごく一部の銘柄でティック・サイズを拡大 ティック・サイズ変更に関する共同研究の推移 53
- 54. JPXワーキング・ペーパー http://www.jpx.co.jp/corporate/research-study/working-paper/ 54 JPXワーキング・ペーパー Vol.2 (2013年1月30日) 赤の四角 人工市場シミュレーションを用いた取引市場間におけるティックサイズと取引量の関係性分析