20100829 思想哲学研究会

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We built an artificial market model and investigated the impact of large erroneous orders on price formations. Comparing the case of consented large erroneous orders in the short term with that of continuous small erroneous orders in the long term, if amounts of orders are the same, we found that the orders induced almost the same price fall range. We also analyzed effects of price variation limits for erroneous orders and found that price variation limits that employ a limitation term shorter than the time erroneous orders exist effectively prevent large price fluctuations. We also investigated effects of up-tick rules adopting the trigger method that the Japan Financial Services Agency adopted on November 2013.

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2023/4/28 AI・人工知能研究会 http://rmcai.wp.xdomain.jp/ 人工知能の可能性と限界ーこの５年間の発展ースパークス・アセット・マネジメント株式会社運用調査本部ファンドマネージャー兼上席研究員水田孝信本発表資料はスパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません．すべては個人的見解であります． 2018年にこちらで”人工知能の可能性と限界”というタイトルで講演させていただきました。人工知能は、人間より頭は悪いが、飽きずに、大量に、速く、データを処理できる、という特徴を持ちます。そして、1人で繰り返し練習できる、取り扱う範囲があらかじめ限定され、繰り返し同じことが起きる安定性がる領域を得意としていることを説明しました。これは今でも変わっていません。そこから５年、昨年中ごろまでは大きな進展はなかったのですが、GenerativeAIという技術が生まれ、人工知能でできることが増えました。この進歩は人工知能が人間に近づいたというよりはむしろ離れてしまっていて、入力するデータ量を莫大にしてでできなかったことをカバーするイメージに近いです。技術的な進歩はそこまででもないのに、データ量を増やすと突如性能が上がったことに、多くの研究者たちは驚いています。本講演ではまず5年前の講演を簡単に振り返った後、ChatGPTを例としてできるようになったこと、できるようになってないことを議論します。　

人工知能の可能性と限界ーこの５年間の発展ー

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人工市場による市場制度の設計 2023年度金融レジリエンス情報学第2回スパークス・アセット・マネジメント株式会社運用調査本部　ファンドマネージャー兼上席研究員水田孝信本発表資料はスパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません．すべては個人的見解であります．　2008年の金融危機以降、伝統的な経済学では複雑系であったこの金融危機を分析できていないと批判し、金融・経済分野におけるエージェントシミュレーションである人工市場や人工経済などの複雑系科学をもっと活用すべきだという主張があらわれた。人工市場をもっと活用し伝統的な経済学の弱点を補完すべきであることは確かだと思われる。　今回は、人工市場研究を簡単にレビューしたあと、人工市場による市場制度の設計の研究を呼値変更という実際に行われた制度変更の事例を交えながら紹介する。金融市場は人類の発展に必要不可欠な道具である。McMillan[2002]が述べたように、「物理学者や生物学者が研究してきたシステムと同じくらい複雑で高度なもの」であるうえに、「うまく設計されたときのみ、うまく機能する」、まさに複雑系である。人工市場は、これまでにない制度によってどういうことが”起こりえるか”を調べ“あり得る”メカニズムを見つけておく、”あり得る”副作用を見つけておく、という貢献ができる。特に、喫緊の課題として規制やルールを議論している実務家からの注目が高い。　人工市場の貢献はまだ始まったばかりで、研究者が全然足りていない。この分野は社会への重要な貢献ができることは間違いないので、啓蒙活動を続けていきたい。今後、もっと多くの金融市場の規制やルールが人工市場や人工社会で扱えるようになり、うまく金融市場を設計することに貢献し、社会の発展につながっていけばと願っています。

人工市場による市場制度の設計

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人工市場シミュレーションによる値幅制限とサーキットブレイカーの効果比較

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金融業界における人工知能、高速取引、人工市場による市場制度の設計水田孝信説明動画 https://youtu.be/Dl5Q-Ub4WCk 資料はこちら。説明の途中で多く出てくる参考文献を見たい方はこの.pdfから各種リンクをたどってください。 https://mizutatakanobu.com/2023k.pdf この動画で多く引用している私のレポートはこちらです。 https://www.sparx.co.jp/report/special/ 本発表資料は所属組織の公式見解を表すものではありません．すべては個人的見解であります．以下、この３つの話の概要を載せておきます(スライドに掲載されているものと同じです)。 ●金融業界における人工知能金融業界において人工知能はどのような使い道があるのか？この質問はよく投げかけられますが、人工知能がどのような仕組みで動いているのか理解すれば誰でも見つけられます。ここでは、まず人工知能の仕組みを簡単に説明します。人工知能は、人間より頭は悪いが、飽きずに、大量に、速く、データを処理できる、という特徴を持ちます。そして、1人で繰り返し練習できる、取り扱う範囲があらかじめ限定され、繰り返し同じことが起きる安定性がる領域を得意としていることを説明します。次に、金融業界、特に資産運用業界とその周辺でどのように人工知能が使われているのかを紹介します。例として、文章の要約・分析・作成、執行アルゴリズム取引の強化、不公正取引の検出を紹介します。また、高速取引に関してもお話しします。人工市場シミュレーションによる規制やルールの議論に関しては後半にお話しします。 ●高速取引・株式の高速取引と取引所の高速化について現状を説明した・高速取引は古本屋と同じように社会の役にたっている・高速取引で必要な「高速」とは低レイテンシー(低遅延)のこと・高速取引の主要な2戦略はマーケットメーカー戦略と裁定取引　いずれも古くからある手法で、その手作業が機械化されたもの・高速取引は各種ハードウェアへの投資が巨額のため　以前ほどは儲かっておらず装置産業化・寡占化している・これ以上の高速化がさらなる流動性向上につながるかは疑問・取引所も高速取引に使ってもらえるようにするために、　高速化を進めており、取引所同士の競争もある・書籍”フラッシュ・ボーイズ”、映画”ハミングバード・プロジェクト”は　大げさで不正確だが、雰囲気は分かる・書籍”アルゴリズム取引の正体”、”フラッシュ・クラッシュ”はとても客観的でおすすめ・金融市場には、正義も悪もいない　いるのはルールを守っているものと、そうではないものだけ　　→ 他の投資家同様に検査されれば良い・一般投資家の本音は、高速取引業者は生きててほしいが　ボロ儲けして欲しくない　　→ 本を入手するのに古本屋は必要だが、ぼったくられたくない・高速取引の主要な戦略は昔からあるものを機械化したもの ●人工市場による市場制度の設計 2008年の金融危機以降、伝統的な経済学では複雑系であったこの金融危機を分析できていないと批判し、金融・経済分野におけるエージェントシミュレーションである人工市場や人工経済などの複雑系科学をもっと活用すべきだという主張があらわれた。人工市場をもっと活用し伝統的な経済学の弱点を補完すべきであることは確かだと思われる。　今回は、人工市場研究を簡単にレビューしたあと、人工市場による市場制度の設計の研究を呼値変更という実際に行われた制度変更の事例を交えながら紹介した。金融市場は人類の発展に必要不可欠な道具である。McMillan[2002]が述べたように、「物理学者や生物学者が研究してきたシステムと同じくらい複雑で高度なもの」であるうえに、「うまく設計されたときのみ、うまく機能する」、まさに複雑系である。人工市場は、これまでにない制度によってどういうことが”起こりえるか”を調べ“あり得る”メカニズムを見つけておく、”あり得る”副作用を見つけておく、という貢献ができる。特に、喫緊の課題として規制やルールを議論している実務家からの注目が高い。　人工市場の貢献はまだ始まったばかりで、研究者が全然足りていない。この分野は社会への重要な貢献ができることは間違いないので、啓蒙活動を続けていきたい。今後、もっと多くの金融市場の規制やルールが人工市場や人工社会で扱えるようになり、うまく金融市場を設計することに貢献し、社会の発展につながっていけばと願っています。

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日本CFA協会アドボカシーウェビナー資産運用業界における人工知能スパークス・アセット・マネジメント株式会社運用調査本部ファンドマネージャー兼上席研究員水田孝信本発表資料はスパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません．すべては個人的見解であります．　資産運用業界において人工知能はどのような使い道があるのか？この質問はよく投げかけられますが、人工知能がどのような仕組みで動いているのか理解すれば誰でも見つけられます。本講演では、まず人工知能の仕組みを簡単に説明します。人工知能は、人間より頭は悪いが、飽きずに、大量に、速く、データを処理できる、という特徴を持ちます。そして、1人で繰り返し練習できる、取り扱う範囲があらかじめ限定され、繰り返し同じことが起きる安定性がる領域を得意としていることを説明します。次に、資産運用業界とその周辺でどのように人工知能が使われているのかを紹介します。例として、文章の要約・分析・作成、執行アルゴリズム取引の強化、不公正取引の検出、人工市場シミュレーションによる規制やルールの議論を紹介します。

日本CFA協会アドボカシーウェビナー資産運用業界における人工知能

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Chapter 13 Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for Designing Better Financial Markets and a Bad AI for Manipulating Markets のご紹介書籍 Digital designs for money, markets, and social designs に収録スパークス・アセット・マネジメント株式会社運用調査本部　ファンドマネージャー兼上席研究員水田孝信本発表資料はスパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません．すべては個人的見解であります．ワークショップ: https://sites.google.com/view/ddmmsd2022/ 書籍: https://doi.org/10.1007/978-981-19-0937-5

Chapter 13 Artificial Intelligence (AI) for Financial Markets: A Good AI for ...

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2022年8月19日-20日第57回日本金融・証券計量・工学学会(JAFEE) 大会投資戦略の最適化の不安定性による金融市場の不安定性-人工市場を用いた分析- 水田孝信 (スパークス・アセット・マネジメント株式会社) 八木勲 (工学院大学) 高島幸成 (長岡大学) 本資料は，スパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません．すべては個人的見解であります．本研究では， [水田 2014],[Mizuta 2016b]の人工市場にバックテストによってシミュレーション期間を通じて投資戦略の最適なパラメータを１つ探す(経済学やファイナンス研究で言うところの最適化を行う)テクニカルエージェント(TA)を追加してシミュレーションを行い，マーケットインパクトを最適化時に考慮できないという要因だけで最適化が安定しなくなることを議論した．TAは2体，順張り(TA-m)と逆張り(TA-r)を追加実装した．その結果，TA-mのみが存在する場合，投資戦略のパラメータはある値に収束することなく周期的に値が変わっていることが分かった．他の全員が全く同じに固定されていたとしても，１人でも，戦略の最適化を行うために，バックテストとその実践投入を繰り返し行うだけで，その戦略は定まることがないし，価格時系列も特定のものには達せず，不安定となった．金融市場は本質的に，投資戦略は安定しない性質をもっていると言えるだろう．なぜなら，そのときは合理的な投資戦略を選択したとしても，その投資戦略が価格時系列を変更し，合理的な投資戦略が変わり，と繰り返されるからである． TA-m, TA-rの両方がいる場合，投資戦略のパラメータに周期性はなくなり，予測不能な動きとなった．このような予測不能な動きとなるパラメータに基づいた投資戦略によって生み出された市場価格の時系列が，予測可能であったり規則性が安定的に存在したりするとは考えにくい．規則性の不安定性は，価格時系列を数理モデル化する際の大前提である斉一性原理をも疑わせ，価格時系列の数理モデル化の難しさを示すものであると考えられる．この最適化の不安定性は，いわいる”市場価格が均衡しない”という不安定よりもさらに上位の不安定性であり，当然，市場価格の均衡を妨げる．そして，価格時系列の規則性をも不安定にさせうる．しかも，他のあらゆる要素を固定して最適化を試みても，マーケットインパクトという避けることができない要素のみで，最適化は不安定化する．このことから，金融市場は本質的に不安定であると言えるかもしれない．

投資戦略の最適化の不安定性による金融市場の不安定性 -人工市場を用いた分析-

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2022年7月2日 2022年度経済物理学金融ビッグデータと人工知能技術II 人工市場による市場制度の設計スパークス・アセット・マネジメント株式会社運用調査本部　ファンドマネージャー兼上席研究員水田孝信本発表資料はスパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません．すべては個人的見解であります． 2008年の金融危機以降、伝統的な経済学では複雑系であったこの金融危機を分析できていないと批判し、金融・経済分野におけるエージェントシミュレーションである人工市場や人工経済などの複雑系科学をもっと活用すべきだという主張があらわれた。人工市場をもっと活用し伝統的な経済学の弱点を補完すべきであることは確かだと思われる。　本発表では、人工市場研究を簡単にレビューしたあと、人工市場による市場制度の設計の研究を呼値変更という実際に行われた制度変更の事例を交えながら紹介する。金融市場は人類の発展に必要不可欠な道具である。McMillan[2002]が述べたように、「物理学者や生物学者が研究してきたシステムと同じくらい複雑で高度なもの」であるうえに、「うまく設計されたときのみ、うまく機能する」、まさに複雑系である。人工市場は、これまでにない制度によってどういうことが”起こりえるか”を調べ“あり得る”メカニズムを見つけておく、”あり得る”副作用を見つけておく、という貢献ができる。特に、喫緊の課題として規制やルールを議論している実務家からの注目が高い。　人工市場の貢献はまだ始まったばかりで、研究者が全然足りていない。この分野は社会への重要な貢献ができることは間違いないので、啓蒙活動を続けていきたい。今後、もっと多くの金融市場の規制やルールが人工市場や人工社会で扱えるようになり、うまく金融市場を設計することに貢献し、社会の発展につながっていけばと願っています。

人工市場による市場制度の設計

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https://mizutatakanobu.com/2022jsai.pdf 投資戦略の最適化の不安定性による金融市場の不安定性 -人工市場を用いた分析- 水田孝信スパークス・アセット・マネジメント株式会社八木勲工学院大学高島幸成長岡大学本資料は，スパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません．すべては個人的見解であります．多くのファイナンス(金融)研究は，投資戦略の最適化や市場の効率性など，さまざまな仮定の上で議論されている．しかし，その仮定そのものが批判されることも少なくない．投資戦略の最適化が不可能な要因として，投資家自身の売買によって価格を変化させてしまうこと(マーケットインパクト)を最適化時に考慮できないことも考えられる．そこで本研究では，人工市場を用いてバックテストによってシミュレーション期間を通じて投資戦略の最適なパラメータを１つ探す(経済学やファイナンス研究で言うところの最適化を行う)テクニカルエージェントを追加してシミュレーションを行い，マーケットインパクトを最適化時に考慮できないという要因だけで最適化が安定しなくなることを議論した．その結果，投資戦略のパラメータはある値に収束することなく不安定になることが分かった．他の全員が全く同じに固定されていたとしても，数人が戦略の最適化を行うために，バックテストとその実践投入を繰り返し行うだけで，その戦略は定まることがないし，価格時系列も特定のものには達せず，不安定となった．この最適化の不安定性は，いわいる``市場価格が均衡しない''という不安定よりもさらに上位の不安定性であり，当然，市場価格の均衡を妨げる．そして，価格時系列の規則性をも不安定にさせうる．このことから，金融市場は本質的に不安定であると言えるかもしれない．

投資戦略の最適化の不安定性による金融市場の不安定性 -人工市場を用いた分析-

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2022年4月21日 2022年度金融レジリエンス情報学第3回人工市場による市場制度の設計スパークス・アセット・マネジメント株式会社運用調査本部　ファンドマネージャー兼上席研究員水田孝信本発表資料はスパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません．すべては個人的見解であります．　2008年の金融危機以降、伝統的な経済学では複雑系であったこの金融危機を分析できていないと批判し、金融・経済分野におけるエージェントシミュレーションである人工市場や人工経済などの複雑系科学をもっと活用すべきだという主張があらわれた。人工市場をもっと活用し伝統的な経済学の弱点を補完すべきであることは確かだと思われる。　本発表では、人工市場研究を簡単にレビューしたあと、人工市場による市場制度の設計の研究を呼値変更という実際に行われた制度変更の事例を交えながら紹介する。金融市場は人類の発展に必要不可欠な道具である。McMillan[2002]が述べたように、「物理学者や生物学者が研究してきたシステムと同じくらい複雑で高度なもの」であるうえに、「うまく設計されたときのみ、うまく機能する」、まさに複雑系である。人工市場は、これまでにない制度によってどういうことが”起こりえるか”を調べ“あり得る”メカニズムを見つけておく、”あり得る”副作用を見つけておく、という貢献ができる。特に、喫緊の課題として規制やルールを議論している実務家からの注目が高い。　人工市場の貢献はまだ始まったばかりで、研究者が全然足りていない。この分野は社会への重要な貢献ができることは間違いないので、啓蒙活動を続けていきたい。今後、もっと多くの金融市場の規制やルールが人工市場や人工社会で扱えるようになり、うまく金融市場を設計することに貢献し、社会の発展につながっていけばと願っています。

人工市場による市場制度の設計

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4-5 May 2022 IEEE Computational Intelligence for Financial Engineering and Economics Instability of financial markets by optimizing investment strategies investigated by an agent-based model Takanobu Mizuta SPARX Asset Management Co. Ltd. Isao Yagi Kogakuin University Kosei Takashima Nagaoka University Note that the opinions contained herein are solely those of the authors and do not necessarily reflect those of SPARX Asset Management Co., Ltd. In this study, we built an artificial market model by adding technical analysis strategy agents (TAs), which search one optimized parameter in a whole simulation run, to the prior model of [mizuta 2016]. The TAs are a momentum TA (TA-m) and reversal TA (TA-r), and we investigated whether investors' inability to accurately estimate market impacts in their optimizations leads to optimization instability. When both the TA-m and TA-r exist, the parameters of investment strategies were changing irregularly and unexpectedly. This means that even if all other traders are fixed, only one investor optimizing his/her strategy using backtesting leads to the time evolution of market prices becoming unstable. Financial markets are essentially unstable, and naturally, investment strategies are not able to be fixed. The reason is that even when one investor selects a rational strategy at that time, it changes the time evolution of prices, it becomes no longer rational, another strategy becomes rational, and the process repeats. Optimization instability is one level higher than ``non-equilibrium of market prices.'' Therefore, the time evolution of market prices produced by investment strategies having such unstable parameters is highly unlikely to be predicted and have stable laws written by equations. This nature makes us suspect that financial markets include the principle of natural uniformity and indicates the difficulty of building an equation model explaining the time evolution of prices.

2022CIFEr

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L'intelligence artificielle utilisée sur les marchés financiers

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Artificial Intelligence Used in Financial Markets

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多くのファイナンス (金融) 研究は，投資戦略の最適化や市場の効率性など，さまざまな仮定の上で議論されている．しかし，その仮定そのものが批判されることも少なくない．投資戦略の最適化が不可能な要因として，投資家自身の売買によって価格を変化させてしまうこと (マーケットインパクト) を最適化時に考慮できないことも考えられる．そこで本研究では，人工市場を用いてバックテストによってシミュレーション期間を通じて投資戦略の最適なパラメータを１つ探す (経済学やファイナンス研究で言うところの最適化を行う) テクニカルエージェントを追加してシミュレーションを行い，マーケットインパクトを最適化時に考慮できないという要因だけで最適化が安定しなくなることを議論した．その結果，投資戦略のパラメータはある値に収束することなく不安定になることが分かった．他の全員が全く同じに固定されていたとしても，１人でも，戦略の最適化を行うために，バックテストとその実践投入を繰り返し行うだけで，その戦略は定まることがないし，価格時系列も特定のものには達せず，不安定となった．この最適化の不安定性は，いわいる “市場価格が均衡しない” という不安定よりもさらに上位の不安定性であり，当然，市場価格の均衡を妨げる．そして，価格時系列の規則性をも不安定にさせうる．このことから，金融市場は本質的に不安定であると言えるかもしれない．

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金融・経済分野におけるマルチエージェントシステム～簡単なレビュー～スパークス・アセット・マネジメント株式会社運用調査本部　ファンドマネージャー兼上席研究員　水田孝信本発表資料はスパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません．すべては個人的見解であります． 2008年の金融危機以降、伝統的な経済学では複雑系であったこの金融危機を分析できていないと批判し、人工市場や人工社会などの複雑系科学をもっと活用すべきだという主張があらわれた。人工市場をもっと活用し伝統的な経済学の弱点を補完すべきであることは確かだと思われる。本発表では、金融・経済分野におけるマルチエージェントシステムを簡単にレビューした。人工市場の貢献はまだ始まったばかりで、研究者が全然足りていない。そして、居場所がなかなかない。この分野は社会への重要な貢献ができることは間違いないので、啓蒙活動を続けていきたい。今後、もっと多くの金融市場の規制やルールが人工市場や人工社会で扱えるようになり、うまく金融市場を設計することに貢献し、社会の発展につながっていけばと願っています。

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2022/1/17 金融資本市場論第7講テクノロジーの進化と金融資本市場金融業界における人工知能スパークス・アセット・マネジメント株式会社運用調査本部ファンドマネージャー兼上席研究員水田孝信本発表資料はスパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません．すべては個人的見解であります．

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