2025年度 人工知能学会全国大会(第39回)

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[1H4-OS-8b] 金融・会計・経済における情報学

2025年5月27日(火) 15:40 〜 17:20 H会場 (会議室1003)

オーガナイザ:中川 慧(野村アセットマネジメント),平野 正徳(Preferred Networks),坂地 泰紀(北海道大学),酒井 浩之(成蹊大学),水田 孝信(スパークス・アセット・マネジメント),星野 崇宏(慶應義塾大学)

16:40 〜 17:00

[1H4-OS-8b-04] 深層生成モデルによる金融市場の注文板シミュレーション

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:生成モデル、金融時系列、注文板、状態空間モデル

金融市場におけるトレーダーの売買活動は注文板と呼ばれる場に集約され、注文間の付け合わせを通じて売り手と買い手の相互作用が行われる。注文板のモデル化はアルゴリズム取引戦略の構築などの実用的なニーズから重要性を増しており、近年では高頻度取引データを用いた生成モデルが従来のバックテストに代わるシミュレーション手法として注目されている。本研究では、トレーダーの注文流の系列をトークン系列へ変換し、Transformerモデルの一種であるGPTアーキテクチャと、状態空間モデルの一種であるMAMBAアーキテクチャをスクラッチから学習させた。これらのモデルが合成注文流を通して注文板を生成可能であることを示す。

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