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研究内容

テクニカル分析

構造変化を読取りAIを支援する

市場の構造変化についてはフレーム問題に相当するため，AIのみでは対応できません (AIはなぞなぞが解けません)．学習データに存在しないフレーム外の対応については「人間のサポート」が必要です．この観点から「伝統的なテクニカル分析」は，AIの支援ツールとして活用できる可能性があります．

ファンダメンタル分析とテクニカル分析

ファンダメンタル分析で「お買い得」銘柄を探し，テクニカル分析で「お買い時」タイミングを探ります．それぞれ「投資」と「投機」の関係に似ています．理論株価にいつ戻るか分からないファンダメンタル分析の弱点を，テクニカル分析でサポートできる可能性があります．

テクニカル分析への逆風 (効率的市場仮説・まぐれ・過学習)

「行動経済学」による効率的市場仮説への反証

「物理学」による効率的市場仮説への反証

金融市場におけるフラクタル性とカオス性

可視化ツールとしてのテクニカル分析

テクニカル分析とは，FX投資などで紹介される「あの手法」です．目的は主に2つあるのですが，みなさん「相場予測」に偏りすぎてはいませんか？

もう1つの目的は「現状の把握」です．時系列チャートを眺めても動きは複雑ですから，視点を特化して情報を簡略化する必要があります．この視点の違いに応じて様々な計算方法 (テクニカル指標) が考案されています．

相場予測に偏向しすぎると賛否両論の対立になりがちですが，現状把握ツールまたは情報圧縮ツールとして考えれば，テクニカル分析の有用性はもっと理解されるばずです．

テクニカル指標のRCI（Rank Correlation Index）を用いて，金融市場全体を可視化した様子を図1に示します．

図1: RCIによる金融市場(=複雑系)全体の可視化．1995年からの約10年間．横軸は時間[日]，縦軸は銘柄番号．色の濃淡が RCIの数値を示す．上図と下図においてRCIのパラメータが異なる．図中のグラフはTOPIX(市場平均)の時系列変動．

RCIは「時間軸座標と価格変動の相関係数」ですので，これを「TOPIXと個別株の相関係数」に置き換えれば CAPMの「ベータ値（β）」も可視化できます．そして回帰式の残差を平均化することで「アルファ値（α）」も可視化できます．これらを視ると，βとαは理論どおり一定値ではなく，動的に変化していることが一目瞭然になります．

このように，金融市場全体の様子を1枚の図で表現できますので，
・全体の動的変化を把握できる．
・個別銘柄の連動性や非連動性を把握できる．
・誌面に限りのある論文等において，使用した全データをビジュアルで紹介できる．
・ネクタイやTシャツ等のデザインとして使えそう．
などのメリットがあります．

RCI(50日)による動画　（左下の赤棒はTOPIXです）

RCI(100日)による動画

RCIは「時間座標軸と株価の相関係数」なので，「+1に近づくほど上昇トレンド，-1に近づくほど下降トレンド」を意味します． RCIによって市場全体を可視化すると，まるで生き物のように見えませんか？