[4L3-GS-10] AI応用：一般

[4L3-GS-10-01] 拡散モデルを用いた金融時系列データの生成

〇高橋 友則¹、水野 貴之^2,1 (1. 総合研究大学院大学、2. 国立情報学研究所)

キーワード：金融、時系列、生成モデル

株価をはじめとした金融時系列の生成は実用上の重要性にもかかわらず、ファットテール、ボラティリティクラスタリング、自己相関といった特性から困難な課題である。これまで敵対的生成ネットワーク（GANs）、変分オートエンコーダー（VAEs）といった生成モデルを用いてこの課題への対処が試みられてきたが、本研究ではそれらの代替として、時系列をウェーブレット変換して得たスペクトログラムに対し、拡散モデル、特にDenoising diffusion probabilistic models（DDPMs）を適用する手法を提案する。同手法により株価だけではなく出来高やスプレッドといった関連する時系列が同時に生成され、それらが金融市場で観測される特性を再現していることを示す。