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整理番号 7194   (公開日 2016年08月04日) (カテゴリ 情報・通信経済・経営・政策・法律
進化計算の金融工学への応用
●内容 当研究室では、ソフトコンピューティング(遺伝的アルゴリズムGA、遺伝的プログラミングGP、ディープ・ラーニングなど)の研究を行っており、金融工学の諸問題に応用することを試みている。たとえば、株価や経済指標などの時系列をある程度正確に予想することは、金融を研究する上できわめて重要である。そこで、金融データの時系列を予測するプログラム進化を応用して、FX(外国為替)の予測システムを構築している。またGAやGPを用いたデイトレーディングのための助言システムや売買ルールの自動生成についての研究成果を数多く有している。金融会社と協力してアルゴリズム・トレーディングを研究しており、それらのいくつかは実際に稼働中である。たとえばGAGPtraderは、MetaTrader4(FX市場で標準的なトレーディングソフトウェア)で動作する自動売買プログラム(EA : Expert Advisor)である。計算サーバーにおいてMVGPC(GPによるクラス分類アルゴリズム)によりチャート分析を最適化し、日々ルールを作成する。さらに、STROGANOFF(GPと多重回帰分析手法に基づく時系列予測アルゴリズム)で得られたルールを照合し、売買ルールとして採用する。したがって、金融工学の研究に興味のある企業や団体から、実データの提供を受けて、コンサルティングやシステム開発など広範な共同研究が可能である。GAやGPの詳細説明や応用例、デモ用ソフトウェアについては研究室のホームページ(http://www.iba.t.u-tokyo.ac.jp/)やGAGPlab(http://www.gagplab.com/trader.html)を参照されたい。「金融時系列解析への遺伝的プログラミングの応用」というタイトルの講演ムービー(実務者向けのGA/GP入門セミナー)も視聴可能である。おもな研究テーマや手法の詳細は、「伊庭斉志:"金融工学のための遺伝的アルゴリズム",オーム社」にまとめられている。
●研究者
教授 伊庭 斉志
大学院情報理工学系研究科 電子情報学専攻
●画像


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伊庭 斉志著『金融工学のための遺伝的アルゴリズム』(オーム社、2011年)

GAGPtrader : 遺伝的プログラミングを応用した投資判断プログラム。
(C) 伊庭斉志
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上記内容は、各研究者へのインタビューをもとに東京大学 産学協創推進本部で骨子をまとめたものです。
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