[2P5-GS-11] AIと社会：（遠隔）

[2P5-GS-11-03] Micro-Macro GANによる株式市場シミュレーション

〇成富 佑輔^1,2、足立 高徳² (1. 株式会社三菱UFJトラスト投資工学研究所、2. 東京都立大学大学院経営学研究科)

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キーワード：敵対生成ネットワーク、株式市場シミュレーション、トップ・ダウンアプローチ

近年、金融の分野では株式市場シミュレーションに深層学習モデルを用いた研究が始まりつつある。ただし、ミクロな注文ダイナミクスから現実に近いマクロな価格ダイナミクスを生成することは基本的に難しい。本研究では、ミクロな注文ダイナミクスからマクロな価格ダイナミクスを生成するための深層学習モデルによる新しい株式市場シミュレーションの手法を提案する。深層学習モデルによって構築された株式市場シミュレータは、Micro-Macro GANと呼ばれ、2つのGANを連成させて学習する。1つ目はMicro GANと呼ばれ、WGANを用いて注文ダイナミクスを生成するための機構である。２つ目はMacro GANと呼ばれ、価格ダイナミクスをSig-W GANによって生成するための機構である。実験としてトヨタ自動車のFLEX Fullデータから計算された注文データに対して学習を行い、Micro GANとMicro-Macro GANから生成された注文ダイナミクスを実データと比較した。その結果、Micro-Macro GAN の結果は、Micro GAN の結果よりも実際のダイナミクスに近いことがわかった。