一覧へ戻る
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

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。

バックナンバー

2021/02/05

経済分析に利用広がるテキストマイニング

大規模記事データから「因果関係」を抽出

議事要旨 第5回

2020/12/23

「経済損失型」広告、週末の外出自粛に有効

コロナ感染防止に「ナッジ理論」を活用

議事要旨 第4回

2020/10/30

コロナ禍で注目高まる「METI POS小売販売額指標」

ビッグデータを活用した新指標開発事業

議事要旨 第3回

2020/10/23

機械学習モデルの予測精度を評価

伝統的な時系列モデルを上回る

議事要旨 第3回

2020/10/06

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

議事要旨 第2回

2020/07/20

位置情報と検索データをコロナ対策に応用

6月下旬に感染を疑われる人が再び増加

議事要旨 第1回