Aquí hablaremos acerca de los sitios a los cuales las personas suelen visitar muy a menudo y ademas hablaremos acerca de la belleza que estos pueden tener.
Lecture note about Framework for graduation research overview writer (GROW), which is presented in a workshop of IPSJ DC special interest group at July 3, 2020.
ロジカルシンキングを応用した,工学系の卒業論文の作成を容易にする卒論概要の雛形とその利用方法を,実例を使って紹介します.ロジカルシンキングは文字通りの論理思考に加えて,資料作成手順までを含んだコンサルタントの手法で,複数の論理構造を組み合わせることで,説得力のある資料の効率的な作成を可能にします.筆者はこの手法を卒業論文の作成に応用することで,論文執筆の経験が少ない学生の卒論準備を容易にできる雛形を提案しています.この雛形は,工学系の研究が課題解決の形態として捉えられること,また,仮説の立案と論証を含むことから,それらの構造を骨格に用いており,工学系大学において,コンピュータサイエンスからバイオニクスまで,幅広い技術分野に適用できる汎用性が実証されています.
Similar to 金融ビッグデータと人工知能技術III 人工市場による市場制度の設計: 東京大学公共政策大学院 集中講義 「経済物理学」 第7回(2016/8/5) (19)
Chapter 13 Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for ...Takanobu Mizuta
Chapter 13
Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for Designing Better Financial Markets and a Bad AI for Manipulating Markets
のご紹介
書籍 Digital designs for money, markets, and social designs に収録
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 兼 上席研究員
水田孝信
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.
ワークショップ: https://sites.google.com/view/ddmmsd2022/
書籍: https://doi.org/10.1007/978-981-19-0937-5
4-5 May 2022 IEEE Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics
Instability of financial markets by optimizing investment strategies investigated by an agent-based model
Takanobu Mizuta SPARX Asset Management Co. Ltd.
Isao Yagi Kogakuin University
Kosei Takashima Nagaoka University
Note that the opinions contained herein are solely those of the authors and do not necessarily reflect those of SPARX Asset Management Co., Ltd.
In this study, we built an artificial market model by adding technical analysis strategy agents (TAs), which search one optimized parameter in a whole simulation run, to the prior model of [mizuta 2016]. The TAs are a momentum TA (TA-m) and reversal TA (TA-r), and we investigated whether investors' inability to accurately estimate market impacts in their optimizations leads to optimization instability.
When both the TA-m and TA-r exist, the parameters of investment strategies were changing irregularly and unexpectedly. This means that even if all other traders are fixed, only one investor optimizing his/her strategy using backtesting leads to the time evolution of market prices becoming unstable. Financial markets are essentially unstable, and naturally, investment strategies are not able to be fixed. The reason is that even when one investor selects a rational strategy at that time, it changes the time evolution of prices, it becomes no longer rational, another strategy becomes rational, and the process repeats.
Optimization instability is one level higher than ``non-equilibrium of market prices.'' Therefore, the time evolution of market prices produced by investment strategies having such unstable parameters is highly unlikely to be predicted and have stable laws written by equations. This nature makes us suspect that financial markets include the principle of natural uniformity and indicates the difficulty of building an equation model explaining the time evolution of prices.
L'intelligence artificielle utilisée sur les marchés financiersTakanobu Mizuta
L'intelligence artificielle utilisée sur les marchés financiers
This article was just translated by DeepL from the Japanese article,
https://www.sparx.co.jp/report/special/3202.html
So, sorry for poor French.
Artificial Intelligence Used in Financial MarketsTakanobu Mizuta
Artificial Intelligence Used in Financial Markets
This article was just translated by DeepL from the Japanese article,
https://www.sparx.co.jp/report/special/3202.html
So, sorry for poor English.
What is a Hight-Speed Trade? Why does a Stock Exchange Speed-Up?Takanobu Mizuta
What is a Hight-Speed Trade? Why does a Stock Exchange Speed-Up?
2021 IEEE 71st Electronic Components and Technology Conference EPS Seminar
Takanobu Mizuta SPARX Asset Management Co., Ltd.
Note that the opinions contained herein are solely those of the authors and do not necessarily reflect those of SPARX Asset Management Co., Ltd.
How Many Orders does a Spoofer Need? - Investigation by Agent-Based Model -Takanobu Mizuta
How Many Orders does a Spoofer Need? - Investigation by Agent-Based Model -
BESC 2020 The 7th International Conference on Behavioural and Social Computing
Takanobu Mizuta SPARX Asset Management Co., Ltd.
Note that the opinions contained herein are solely those of the authors and do not necessarily reflect those of SPARX Asset Management Co., Ltd.
5. 5
「我々の規制システムは、公共の衛生、福祉、安全、および私たち
の環境を守り、その一方で、経済成長、イノベーション、競争力、雇
用の創出を促進するものでなければならない。(中略)規制上の目
的を達成するうえで、最適かつ最も革新的で、そして最も負担が少
ない手段を特定し使用するシステムでなければならない。」
バラク・オバマ
The White House, Office of the Press Secretary, “Executive Order 13563 -- Improving
Regulation and Regulatory Review” January 18, 2011.
https://www.whitehouse.gov/the-press-office/2011/01/18/executive-order-13563-improving-regulation-and-regulatory-review
日本語訳は、「デロイトトーマツ 【保険ERM】次世代の規制当局(2016.03)めまぐるしく変化する時代における規制の策定と執行」 より引用
http://www2.deloitte.com/jp/ja/pages/financial-services/articles/ins/ins-regulator.html?Id=jp:2sm:3tw:4dcom_share:5awa:6dcom:financial_services
“Our regulatory system must protect public health, welfare, safety, and our environment while
promoting economic growth, innovation, competitiveness, and job creation . . . It must identify and use
the best, most innovative, and least burdensome tools for achieving regulatory ends.”
BARACK OBAMA
18. Multi Agent Model
⇒ Agentがとても多くheterogeneous
Agent Based Model
⇒ Agentが数個程度でhomogeneous
Artificial Market Model: 人工市場
⇒ Agent Based Modelで金融市場をシミュレーション
Agent Based Model, Multi-Agent Model, Artificial Market Model
各種言葉が表す領域(人によってけっこう使い方が違うが、、)
周辺分野とごく最近の動き
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「我々の規制システムは、公共の衛生、福祉、安全、および私たち
の環境を守り、その一方で、経済成長、イノベーション、競争力、雇
用の創出を促進するものでなければならない。(中略)規制上の目
的を達成するうえで、最適かつ最も革新的で、そして最も負担が少
ない手段を特定し使用するシステムでなければならない。」
バラク・オバマ
The White House, Office of the Press Secretary, “Executive Order 13563 -- Improving
Regulation and Regulatory Review” January 18, 2011.
https://www.whitehouse.gov/the-press-office/2011/01/18/executive-order-13563-improving-regulation-and-regulatory-review
日本語訳は、「デロイトトーマツ 【保険ERM】次世代の規制当局(2016.03)めまぐるしく変化する時代における規制の策定と執行」 より引用
http://www2.deloitte.com/jp/ja/pages/financial-services/articles/ins/ins-regulator.html?Id=jp:2sm:3tw:4dcom_share:5awa:6dcom:financial_services
“Our regulatory system must protect public health, welfare, safety, and our environment while
promoting economic growth, innovation, competitiveness, and job creation . . . It must identify and use
the best, most innovative, and least burdensome tools for achieving regulatory ends.”
BARACK OBAMA
(再掲)
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参考文献
全般
* 水田孝信 (2014)
人工市場シミュレーションを用いた金融市場の規制・制度の分析,
東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻 2014年9月26日 博士(工学) (博工 第8404号)
http://www.geocities.jp/mizuta_ta/jphd.htm
* 高安美佐子, 高安秀樹, 山田健太, 和泉潔, 水田孝信 (2016予定)
マルチエージェントシリーズB-6, 「マルチエージェントによる金融市場のシミュレーション」, コロナ社
* 杉原正顯, 高安美佐子, 和泉潔, 佐々木顕, 杉山雄規 (2012)
計算科学6, 「計算と社会」, 岩波書店
* J. McMillan (2002) Reinventing the bazaar: A natural history of markets, W. W. Norton & Company.
(瀧澤弘和, 木村友二 訳 (2007): 市場を創る バザールからネット取引まで, NTT出版)
* Battiston et al. (2016)
Complexity theory and financial regulation-Economic policy needs interdisciplinary network analysis
and behavioral modeling-, Science 19 Feb 2016, Vol. 351, Issue 6275, pp. 818-819.
http://science.sciencemag.org/content/351/6275/818
92
93. 93939393
(1)規制・制度分析に用いる人工市場モデル
* Chiarella C. and G. Iori (2002)
A simulation analysis of the microstructure of double auction markets, Quantitative Finance, 2, 5,
346-353
* Mizuta (2016)
A Brief Review of Recent Artificial Market Simulation Studies for Financial Market Regulations
And/Or Rules, SSRN Working Paper Series http://ssrn.com/abstract=2710495
(2)ティック・サイズの縮小
* 水田孝信, 早川聡,和泉潔, 吉村忍 (2013)
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,
日本取引所グループ,JPXワーキング・ペーパー, Vol.2 (英語版あり)
http://www.jpx.co.jp/corporate/research-study/working-paper/
人工市場研究のレビュー
* Chen, S.H., C.L. Chang and Y.R. Du (2012)
Agent-based economic models and econometrics. Knowledge Engineering Review 27(2): 187–219.
* LeBaron, B. (2006)
Agent-based computational finance, Handbook of computational economics, 2, 1187-1233
* Cristelli M. (2014)
Complexity in Financial Markets: Modeling Psychological Behavior in Agent-Based Models and Order
Book Models. Springer International Publishing: Switzerland.
93