2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[3Xin2] ポスターセッション1

2024年5月30日(木) 11:00 〜 12:40 X会場 (イベントホール1)

[3Xin2-01] AIトレーダーが市場へ与える影響

GARCH型モデルのミクロ的基礎づけによる検討

〇中川 慧1、平野 正徳2、南 賢太郎3、水田 孝信4 (1.野村アセットマネジメント株式会社、2.株式会社Preferred Networks、3.PayPay株式会社、4.スパークス・アセット・マネジメント株式会社)

キーワード:マルチエージェント、金融市場、ミクロ的基礎づけ

近年のAIの進展は、金融市場におけるAIトレーダーの存在感を増幅させ、その市場への影響が注視されている。
本研究では、代表的な金融時系列モデルの一つであるGARCH(1,1)モデルを、人工市場研究の知見を基にミクロ的に基礎づけ、AIトレーダーが市場に与える影響をモデル化し、その動態を解析する。
GARCHモデルは、ボラティリティ・クラスタリングを再現できる条件付き分散をモデリングする一般的な手法であるが、そのミクロ的基礎は未だ十分には解明されていない。
本研究では、市場の投資家をノイズ・トレーダー、ファンダメンタル・トレーダー、AIトレーダーに区分し、それぞれの割合や意思決定がGARCH(1,1)モデルのパラメータにどのように影響を与えるのかを明らかにする。また、AIトレーダーの取引行動が市場のミクロ・プロセスとしてどのように機能し、それがマクロな市場のボラティリティや価格形成メカニズムにどのように影響を与えるのかを、理論的なモデルとシミュレーションを通じて解析する。

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