[2I6-GS-10] AI応用：金融

[2I6-GS-10-05] Graph Based Entropyと領域間相互作用を用いた株式市場の異常検知

〇中田 喜之¹、吉野 貴晶¹、杉江 利章¹、夷藤 翔¹、関口 海良²、劉 乃嘉²、大澤 幸生² (1. ニッセイアセットマネジメント株式会社、2. 東京大学)

キーワード：グラフベースドエントロピー、クラスタ分析、異常検知

株式市場においては、景気循環の局面に応じて、物色される銘柄群に違いが出ると言われている。本研究では、株式市場の構成銘柄の売り物色の、長期的な景気循環に関係する銘柄群への偏りの度合いから、リスク指標値を算出する手法の開発を行った。具体的には、長期のリターンの相関係数行列から関係性の強い銘柄同士をクラスタリングして、短期間の物色が各クラスタ上で偏りが発生するかを、Graph Based Entropyと領域間相互作用の手法を用いて定量化した。TOPIX 500、S&P 500、STOXX Europe 600の3つの株式インデックスに対して、既存のリスク指標値(ボラティリティ、流動性、相関)との性質を比較した。開発した指標値は、既存指標値では反応しない局面で反応し、既存指標値では捉えられないリスクを検知できている可能性が示された。