| 講演名 | 2019-05-11 敵対的生成ニューラルネットワークを用いた擬為替レートの生成について 中根 滉稀(福井大), 高田 宗樹(福井大), 平田 隆幸(福井大), |
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| 抄録(和) | AIや自動売買アルゴリズムなどによる投資は身近なものになってきた。自動で投資を行えることで、専門的な知識を必要としないという利点がある。一方、機械的な取引システムでは、そのシステムの検証に過去の株価や為替レート、または確率過程により生成される時系列を用いるが、未来の変動に対応できる保証はない。そこで、近年、画像生成の分野で注目を集めているGAN(敵対的生成ニューラルネットワーク)を時系列に対して適用しようと考えた。そして、GANによって未だ変動因子およびシステムが詳細に説明されてない為替レートの変動特徴を学習し、機械的な取引システムの検証用データとして用いるために擬為替レートを生成した。本研究では、GANによって生成された擬為替レートが実際の為替レートに対して、定常性、フラクタル性、決定論性の観点からどの程度の類似性を示すのかを解析し、ウィナー過程と比較した。その結果、定常性の観点から、擬為替レートはウィナー過程よりも高い類似性を示し、決定論性に関しては擬為替レート、ウィナー過程ともに高い類似性を示した。 |
| 抄録(英) | In this day and age, it is not necessary to have technical knowledge for the investment since the automatic algorithms to sell/buy investment destination have been developed with artificial intelligence (AI). However, these kinds of mechanical trading systems may not support variations realized in future because the systems were developed with use of time series data of the investment outlets in the past, or time sequences generated by stochastic processes to verify the systems. Therefore, we considered applying the generative adversarial network (GAN), which has attracted attention in the field of image generation, to time series of the exchange rate. Learning the properties of variations in the exchange rate whose factors are not elucidated in detail by GAN, the pseudo exchange rates were generated to use as the data for verification of the mechanical trading system. In this study, measuring similarity (stationarity, fractality, and degree of determinism) of variations in the exchange rates to the pseudo-exchange rates generated by GANs, we compared Winner processes with the GANs. From the viewpoint of stationarity, the similarity of sequences in the pseudo exchange rates were higher than those generated by the Winner processes, and high scores in the similarity were resulted from both sequences in terms of degree of determinism. |
| キーワード(和) | GAN / 為替レート / Double-Waylandアルゴリズム / 確率過程 / ハースト指数 |
| キーワード(英) | GAN / Exchange rate / Double-Wayland algorithm / Stochastic process / Hurst index |
| 資料番号 | NLP2019-13 |
| 発行日 | 2019-05-03 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2019/5/10(から2日開催) |
| 開催地（和） | J:COM ホルトホール大分 |
| 開催地（英） | J:COM HoltoHALL OITA |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | etc. |
| 委員長氏名（和） | 高橋 規一(岡山大) |
| 委員長氏名（英） | Norikazu Takahashi(Okayama Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 黒川 弘章(東京工科大) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroaki Kurokawa(Tokyo Univ. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 山内 将行(広島工大) / 木村 貴幸(日本工大) |
| 幹事氏名（英） | Masayuki Yamauchi(Hiroshima Inst. of Tech.) / Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 木村 真之(京大) / 島田 裕(埼玉大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masayuki Kimura(Kyoto Univ.) / Yutaka Shimada(Saitama Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 敵対的生成ニューラルネットワークを用いた擬為替レートの生成について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On Generation of Pseudo Exchange Rate Using Generative Adversarial Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | GAN / GAN |
| キーワード(2)（和/英） | 為替レート / Exchange rate |
| キーワード(3)（和/英） | Double-Waylandアルゴリズム / Double-Wayland algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 確率過程 / Stochastic process |
| キーワード(5)（和/英） | ハースト指数 / Hurst index |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中根 滉稀 / Koki Nakane |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 福井大学(略称：福井大) University of Fukui(略称：Fukui Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 高田 宗樹 / Hiroki Takada |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 福井大学(略称：福井大) University of Fukui(略称：Fukui Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 平田 隆幸 / Takayuki Hirata |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 福井大学(略称：福井大) University of Fukui(略称：Fukui Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-05-11 |
| 資料番号 | NLP2019-13 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NLP-19 |
| ページ範囲 | pp.71-76(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-05-03 (NLP) |