AI・ビッグデータ経済モデル研究会議事要旨（第2回）

高頻度取引で株価形成はどう変わったか

流動性供給の役割も担う
クラスター分析で投資行動を分類

2020/10/06

PDF第２回AI・ビッグデータ経済モデル研究会議事要旨

日本経済研究センターは９月18日、第２回「AI・ビッグデータ経済モデル研究会」を開催した。株式市場の流動性と投資家行動を分析する「マーケット・マイクロストラクチャー」分野の第一線で活躍する早稲田大学教授宇野淳氏から、近年、株式市場で存在感を増している高頻度取引（HFT）により株価形成がどう変わったかについて、膨大なティックデータ（約定ごとの最小の値動き）を用いた実証研究の報告があった。既存の株価形成のパターンを基に１秒後を予測する HFTは、相場変動を増幅させる可能性が指摘される中で、流動性供給の役割を担っているという。研究会では統計解析の手法などについても活発に議論した。