研究内容

ミクロな相互作用によってマクロ現象が創発される系(=複雑系)に興味を持っています．

★ データからルールを発見する「時系列解析」
★ データから未来を予測する「時系列予測」
★ データを音楽や画像に変換し, 人間の高度な感性で分析する「時系列アート」
★ 株式/FXの投資戦略を最適化する「機械学習 + 金融工学」
★ テクニカル分析をアカデミック化する「機械学習 + テクニカル分析」
★ 自分で考案した取引戦術を実装する「自動取引マシンの開発」
★ 人間同士の交渉をシミュレート, 社会現象を分析する「人工社会」
★ 膨大に計算時間が必要な問題を素早く解く「最適化問題」
★ 多変量データ間のつながりを分析する「複雑ネットワーク科学」
など．



テクニカル分析の可視化

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？

もう一つの目的は「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？



その他の研究事例

１. 決定論的予測モデルによる時空間テクニカル分析　
2. 非線形力学系理論に基づいた金融工学　
3. 複雑系の可視化アートによる理解