東工大、金融市場トレーダーの行動法則をボルツマン方程式を用いて解明
東京工業大学(東工大)は、同大の研究グループが、ドル円市場の売買注文のトレーディング・ログをトレーダー個々のレベルで分析し、注文行動時に共通する統計法則を発見したことを発表した。また、それに基づいた市場の数理モデルを構築し、ボルツマン方程式を用いて市場のさまざまな特性を理論的に導出することに成功したことも、あわせて発表した。 この成果は、東工大 科学技術創成研究院 ビッグデータ数理科学研究ユニットの高安美佐子教授、高安秀樹特任教授、金澤輝代士助教、末重拓己氏によるもので、3月27日発行の米物理学会誌「フィジカル・レビュー・レター(電子版)」に掲載された。 金融市場のブラウン運動と物理のブラウン運動の類似性(出所:東工大ニュースリリース) 金融市場の価格変動は昔から確率的にランダムに振舞うことが知られており、金融工学ではランダムウォークモデルを用いて金融派 生商品の値付けなどが盛んに行われて
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高頻度アルゴリズム取引業者の終わりなきスピード競争｜Rui Ueyama
誰にとっても通信速度は遅いより速い方がいいけど、情報の速さで利益を出している高頻度アルゴリズム取引業者にとっては、通信速度は死活問題だ。そういった業者のために、証券取引所間のレイテンシをマイクロ秒単位で減らすネットワークが、数百億～数千億円というお金を使って構築されている。ここではそういうネットワークについて書いてみよう。 いつの時代でも、証券取引の参加者にとって、他の証券取引所の状況をいち早く知ることは重要だった。他の人が知らない取引状況を知っていれば、それはある意味ちょっとだけ未来を知っているのと同じようなもので、わずかな時間とはいえ有利な売買ができるからだ。そのために昔から市場参加者は伝書鳩や電話などあらゆる方法で早く情報を得ようとしていた。とはいえ、人間がすべての注文を出していた時代は通信速度を極端に最適化してもあまり意味がなかったが、コンピュータを使ったアルゴリズム取引が一般化す
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