雑学

バカを気にして生きるほど、世間は狭くない。失敗を悔み続けるほど、人生は長くない。 この二つから言えることは、「バカと思われる挑戦は、それほど不合理じゃない」ってことかな。(自分メモ) 世の中を本気で変えたいと思っている起業家が 初めからエグジットを考えるのだろうか?余ったお金を道楽投資に回すことも金融だけど、生きたお金の金融って、ある気がする。(自分メモ)

研究トピック

研究トピック 弊社では既存の概念に囚われない研究を独自に進めています。 時として、その時勢の常識からみると“間違っている”ことを発するかもしれません。しかしながら、間違いは修正すれば良いのです。 人類の進歩は「間違いを恐れず、発信することが原動力になっている」と信じて、ここでは独自の研究コンセプトを発信します。 研究トピック紹介 時系列パターン分析 1次元時系列は7パターン、2次元時系列は17パターンであることが数学的にわかっています。 実質物価の変動分析 経済は毎日動いています。経済の状態を一番端的に示すものは物価であり、物価の日次の変動を通して、経済の今を見ることが可能になります。

経済物理学

  数学:論理の構造を決定する  物理学:現象の構造を特定する   工学:現象への対処を具現化する 当社代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン)が日本テクニカルアナリスト協会で講演したセミナーの一部の映像です。 『経済物理学が、なぜ、必要なのか?』のご参考になれば幸いです。 更新日:2016/4/11 著者のジェイムズ・オーウェン・ウェザーオールは 「物理学とは、単に数理モデルや物理理論を学ぶことではない。問題は、そういうモデルをどのように理解するかということだ(日本語版)」 と記してます。 そして最後に 「In fact, they should be better(英語版)」 で結んでいます。 つまり、『経済物理学は、今、必要とされている』ということですね。 更新日:2013/5/26 「日本経済新聞の経済教室」で、新潟大学の家富 洋 教授が経済物理学のコラムを執筆しています。 先週5月24日(金)には、「ユール・スルツキー効果」を紹介しています。 これは「ランダムなデータであっても、移動平均を計算すると『周期変動』に見えてしまうことがある」というものです。 経済や金融市場を見るときに、注視しなければならないことや、その対処法を経済物理学は教えてくれています。 更新日:2013/4/1 経済物理学は1997年の物理学の学会で、物理学者たちが始めた経済に関する雑談に端を発するといわれています。 今後、経済物理学に関する情報を、ここで展開していきます。

第2話 アルゴリズムトレードとリスク

*上図はアルゴリズムトレードによる損益分布の一例を示したもの 第2話 アルゴリズムトレードとリスクについて考えてみる  金融の世界では ”リスク” という言葉がよく使われます。このリスクという言葉はとても重要なのですが、アルゴリズムトレードを考えるときには注意が必要です。   1. 金融の世界でのリスクとは? 金融の世界では”ボラティリティ” すなわち「保有資産価格リターンの標準偏差」をリスクと定義しています。単純に言えば「値動きの激しさ」がリスクということです。 金融のリスクという観点からすると、価格が変わらないものはリスクがゼロということになります。その一方で、価格が変わるものには必ずリスクがあります。金融市場で儲けたいと思うならば、価格の動く資産を売買しなければなりません。それが「リスクをとる」ということです。リスクに関わることは金融工学という学問がいろいろと教えてくれます。 2. アルゴリズムトレードとボラティリティの関係 アルゴリズムトレードは金融市場で売買するための道具です。つまり、自分の資産の量を変化させるときに使う道具です。ところが、金融世界でのリスクであるボラティリティは、値動きの激しさについての情報しか教えてくれませんから、これまでの「金融工学的なリスク管理という技術は、アルゴリズムトレードの使い方についての有効な情報をあまり与えてくれません(少しは役立ちますが・・・)」。 それは、ボラティリティという基準が、(1)資産を持ち続けている場合や (2)どの資産が良いかを選択する場合(例えば、トヨタが良いか、ホンダが良いか)には有効なのですが、(a)売買するタイミングを決める時や(b)売買する数量についてはあまり役立たないからなのです。 アルゴリズムトレードはこの(a)と(b)に関する技術なのです。 3. HFTはリスクをコントロールしているのか? 金融市場において、価格を観察している期間が長くなれば、変動幅は一般的に広がります。その点では、観察期間が瞬時となるHFTは、価格の変動幅を狭い範囲に抑えて売買していることになります。しかし、だからと言って、HFTが金融市場における売買のリスクをコントロールしていると言えるでしょうか? 3.1 HFTが管理しているのは? HFTは、金融市場の最新情報を管理者に伝え、管理者からの指令(売買)を即座に実行します。ミリ秒単位の情報のやり取りになるので、この管理者は売買アルゴリズムを実装しているコンピュータになります。 市場の反応を誰よりも早く知覚できるため、管理者である売買プログラムの意図を忠実に実行できることになります(100%とは言えませんが、それに極力近い数字になると思われます)。 すなわち、HFTが管理しているのは、予め準備されている売買プログラム(アルゴリズム)の実行可能性なのです。 3.2 アルゴリズムトレードが管理しているのは? アルゴリズムトレードは、通常、数理的な分析に基づいて作られます。ベースとなる分析は、何を目的とするかによって千差万別ですから、一律な基準を儲けて管理することは簡単ではありません。アルゴリズムトレードが管理しているのは、事前に想定された数理的な分析の範囲内での行動(売買パターン)と想定外な事象が発生した時の停止判断(これがなければ、暴走します)、ということです。 3.3 人間が管理すべきこと 金融市場は、絶えず新しい情報が行き交う場ですので、想定できない動きを発生させることが間々あります。大事な事は、想定外の事象が発生した場合に、アルゴリズムトレードがどのように発ち振る舞うかを監視し、最終的なオン・オフのスイッチを人間が管理する事です。 万能薬が存在しないように、万能アルゴリズムトレードは存在しません。 <第1話へ> <第3話へ>

経済指標分析

(更新日:2013/5/25) 左の図は、2013年1月1日から2014年7月7日までの 日本の日次物価指数です。この指数は、東京大学大学院 経済学部 渡辺 努 教授と 明治大学 総合数理学部 渡辺 広太 特任講師の研究成果です。2014年4月1日の消費税引上げの影響が、日次ベースで見て取れます。(グラフは「東大日次物価指数プロジェクトから引用しています)

2017年

(青字はこれからの予定です) WOLFRAMコンファレンス 講演(6月11日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が『AIを活用したMathematica金融分析~MathematicaのAI機能を金融分析に使ってみる~』について講演しました。 増資(3月30日) 第三者割当増資により当社の資本金が7,196万円になりました。 ビットコイン取引所:ARG 稼動(3月19日) 当社はビットコイン取引所:ARGを稼動させ、仮想通貨交換業へ参入しました。 口座開設は、下記リンク先から行うことができます。 https://arg-trade.com/ ZUU online 記事掲載(2月23日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が大手ヘッジファンドマネジャー、デイトレーダーと行った対談が記事としてZUU onlineに掲載されました。

2016年

WOLFRAMコンファレンス 講演(12月12日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が『Mathematicaで実践する金融市場分析』について講演しました。 日経CNBC 出演(6月28日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が日経CNBC「マーケットの壷」に出演し、金融市場での AI(人工知能)について解説しました。 ZUU online 記事掲載(5月26日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が主宰するサイバーファイナンスラボ・プロジェクトに関する記事がZUU online に掲載されました。 第3回 東証、Wolfram、CMDラボ共同主催:公開ワークショップ(4月22日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が東証にてワークショップの講師を務めました。 デジタルハリウッド大学院 サイバーファイナンスラボ・ブロジェクト スタート(2016年4月〜) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) がデジタルハリウッド大学院にて、サイバーファイナンスラボ・プロジェクトを主宰します。 日本テクニカルアナリスト協会 セミナー(3月30日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が『Algorithmic trading and HFT under the current …

2015年

東証、Wolfram、CMDラボ共同主催:公開セミナー 講演(11月17日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が2015年11月17日に三社共同セミナーにて講演しました。 ITFA 2015東京大会 講演(10月2日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が2015年10月2日にIFTA2015(国際テクニカルアナリスト連盟 東京大会)にて講演しました。 CMDラボ主催:iAlgo実践セミナー(9月9日) 2015年9月9日に東京駅周辺にて『iAlgoを使った実際の株式売買方法』を開催致しました。 日本テクニカルアナリスト協会 シリーズセミナー 第三回(9月3日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が2015年9月3日に『金融市場とコンピュータ科学』について講演しました。 日本テクニカルアナリスト協会 シリーズセミナー 第二回(8月25日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が2015年8月25日に『金融市場と物理学』について講演しました。 第2回兵庫県立大学計算科学連携センター学術会議(8月4日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が2015年8月4日に『高速売買(HFT)がはびこる金融市場とその対応』について講演しました。 『iAlgo(アイ・アルゴ)』法人対応(8月1日) 『iAlgo(アイ・アルゴ)』を使うための法人口座が始まりました。詳細をご希望の方は “ialgo@cmdlab.co.jp” までご連絡下さい。 日本テクニカルアナリスト協会 シリーズセミナー 第一回(7月28日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が2015年7月28日に『金融市場と数学』について講演しました。 …

2014年

KANAZAWAスマホアプリコンテスト2014(11月30日) 金沢市が主催する スマホアプリコンテスト の審査員を努めました。 兵庫県立大学 特別講義(8月8日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が兵庫県立大学 理学部にて特別講義(経済・情報・生命とシミュレーション)を行いました。 鳥取大学 特別講義(8月4日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が鳥取大学にて特別講義(知能情報工学)を行いました。 金融市場国際フォーラム GMS 2014 講演(07月14日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) が2014年7月23日に、アルゴリズム・トレードのリスク管理について講演しました。 日経CNBC 出演(07月10日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) がマーケットコロンブスに出演して、7/22からの株価の小数点表示について解説しました。 日経CNBC 出演(04月22日) 代表取締役 尹 煕元(ユン ヒウォン) がマーケットコロンブスに出演して、HFTについて解説しました。 投資支援アプリケーション事業 営業開始(3月1日) 「ドリームバイザー・ドット・コム」の営業を開始しました。 第三者割り当て増資(2月27日) 資本金が4,796万円になりました。 投資支援アプリケーション事業 吸収分割(1月17日) ドリームバイザーHD の連結子会社から「ドリームバイザードットコム事業」を吸収分割することが決まりました。

2013年

投資支援アプリケーション事業 買収交渉中(12月26日) ドリームバイザーHD の連結子会社と「ドリームバイザードットコム事業」のTakeoverについて交渉中です。 日本テクニカルアナリスト協会 セミナー(12月19日) アルゴリズム投資戦略とIFTA米国大会報告 について、講演を行いました。 日経デジタルメディア主催「TickVisionセミナー」(12月2日) 2013年12月2日「 TickVisionセミナー 」にて日中変動パターン分析に関する講演をしました。 KANAZAWAスマホアプリコンテスト2013(12月1日) 金沢市が主催する スマホアプリコンテスト の審査員を努めました。 Switch 12月号(11月20日) クリエイター向けの雑誌 Switch に、真鍋大度さんとの対談記事が掲載されました。 国際テクニカルアナリスト サンフランシスコ大会(10月9日) テクニカルアナリストの国際的な集まり ITFA2013 で「 アルゴ 」について講演しました。 東京都現代美術館「うさぎスマッシュ展「traders』 by 真鍋 大度」(10月1日) お手伝いしていた真鍋大度さんの「株価映像作品『traders』」の公開が始まりました。 情報処理学科 第94回 数理モデル化と問題解決研究会@ラスベガス(7月22日) コンピュータ関連の国際学会にて「板と日中株価変動」の論文を発表しました。 NPO法人『金融マーケットフォーラム』主催 Conference 講演(7月8日) HFTとアルゴリズムトレードの違いについて講演しました(場所:東証ホール)。 東大日次物価指数プロジェクト (5月20日) お手伝いしていた「東大日次物価指数プロジェクト」の公開が始まりました。 Mac Fan 6月号 (4月27日) コンピュータ雑誌 Mac Fanに「numbersでグッとくるビジネス統計」が掲載されました。 eAT …

2012年

日本テクニカルアナリスト協会 セミナー(12月20日) 日本テクニカルアナリスト協会のセミナー「アルゴリズムで儲けるためのデータ分析」で尹が講演しました。 金沢市 スマホアプリコンテスト2012(11月25日) KANAZAWAスマホアプリコンテスト2012にて尹が審査員を務めました。 東証 Market Impact View レポート(09月19日) 東京証券取引所が提供する「東証 Market Impact View」に関するレポートを執筆しました。 http://www.tse.or.jp/market/service/miv/index.html 情報処理学会の学会誌(08月21日) 情報処理学会の学会誌「情報処理」9月号の特集「金融市場における最新情報技術」に、尹が執筆した記事「アルゴリズム・トレードの現状と今後の展開」が掲載されました。 日経デジタルメディア セミナー(07月09日) 日経テレコン21情報活用セミナー「ゼロから考える新規ビジネス 〜未知な分野への挑戦〜」で尹が講演しました。

経済・金融の分析

Feb/28/2013 データに基づく分析 本コンテンツでは、データに基づく分析結果のみを提供します。すなわち、人の解釈が介在するような分析を可能な限り排除し、データが示すもののみを掲示しようと思います。そのため、とても無機質な印象を受けるかもしれません。しかしながら、アルゴリズムトレードの影響が大きくなった現在の市場では、その無機質さが市場の動きを決定づけているのです。 弊社では、無機質さによる市場の動きを推奨する訳ではありません。むしろ、現在の市場に向き合うために、その「無機質さを知ることが大事である」との思いから、情報提供を行うものです。 市況分析 CMDラボが提供する市況に関する独自分析です。 *不定期に更新しますが、ご要望が多ければ更新頻度を高める予定です。 執行分析 株式市場(東京証券取引所)における執行の善し悪しを、運によるものか、実力によるものかを分析してみます。 コメント分析 金融・経済に関するコメント(例えば、日銀短観)の構造を分析してみます。 経済指標分析 マネーサプライ、貿易統計を参考にして、円資産の質を定量的に分析してみます。

第1話 HFTとアルゴリズムトレード

*上図はアルゴリズムトレードによる損益分布の一例を示したもの 第1話 アルゴリズムトレードとHFTを混同していませんか? 1. HFTとは? HFTとは、High Frequency Tradeの略称で『コンピュータを使った金融市場での高速売買』の総称です。 1.1 HFTは何をもたらしているのか? 現在(執筆時:2013年)、金融市場では1000分の1秒(ミリ秒)単位で売買が執行されています。 このミリ秒単位の高速処理は、人間の認識のレベルを超えています。さらには、コンピュータの情報伝達速度さえも超えている可能性があります。 この状況は、市場が発信している情報が、自分のところに到達している時点で、すでに変わっているという結果をもたらします。 すなわち、『HFTは金融市場での取引が不確実な情報による環境下で行わなければならない』ことを意味します。 1.2 HFTとアルゴリズムトレードの関係 HFTを実施するためには、コンピュータによる執行が欠かせませんが、それは執行手順を具体化するプログラムが重要です。一方、アルゴリズムトレードは、市場データの分析をベースに作られるものであり、直接、HFTとは関係はありません。 *執行が遅いアルゴリズムトレードは数多く存在します。 すなわち、アルゴリズムトレードのすべてがHFTを前提にするものではないのです。 2. アルゴリズムトレードは必須か? アルゴリズムトレードとは、アルゴリズムによる金融市場での売買、すなわち、『コンピュータのよる自動売買』の総称です。 2.1 アルゴリズムトレードの本質 わからない事とランダムな事は違います。市場の構造がわからないとき、それを「ランダム」と考えるか、「わからない」と捉えるかで、やり方は全く異なります。そこにアルゴリズム・トレードの本質があるのです。 *ランダムは数式になりますが、わからないは数式にはなりません。 2.2 誤解されているアルゴリズムトレード アルゴリズムトレードには、コンピュータが欠かせません。コンピュータを使うと、作業の効率をとても高めることができるのですが、その一方で、コンピュータはプログラムされた通りにしか動きません。すなわち、効率を高めることには活用できても、アルゴリズムトレードを自動的に儲けられる道具にすることはできません。金融市場での儲けは「リスクをとったことの対価」であり、アルゴリズムトレードが収益を上げる可能性があるのであれば、それはリスクをとっているからです。リスクを含め「アルゴリズムが何とかしてくれる」と考えている人がいるならば、それは大きな誤解です。 *もし、自動的に、必ず儲けが出せるのであれば、アルゴリズムトレードの提供者は、日本では贈与税を払わなければならないでしょう。 3. これまでの金融のリスクとは異なるリスク 金融工学は、値動きの激しさの度合いをリスクと定義しました。これは資産を選択するという業務においては、とても便利でした。ところが、タイミングを図るアルゴリズムトレードに対しては、これまでの金融リスクは必ずしも有効なリスク尺度になりません。 <第2話へつづく>