尹煕元研究室

尹煕元

尹 煕元
デジタルコンテンツ研究科 特任教授

主な研究テーマ

経済物理学、金融工学、流体力学、計算科学、サイバーファイナンス、FinTech

研究概要

コンピューター技術の発展は、様々な産業に大きな影響を与えているが、最も大きな影響を受けている分野が金融である。
しかしながら、現在の金融分野でのIT活用は業務効率の改善に主眼が置かれており、数理分析を市場分析等の本源的な金融業務に活かしきれていない。
本研究では、新しい金融のあり方をクリエイティブの視点から見直す事によって、金融サービスの再構築を試みる。

主な研究実績

活動分類 活動テーマ 活動年日 活動概要
テーマ研究 金融市場における需給と価格変動の関係 2000年
4月〜現在に至る
経済学では「需要と供給の均衡によって市場価格が決定される」と説かれている。
しかしながら、実際の金融市場では『需要と供給のバランス変化が、その後の価格変動により大きく影響している』ことを日本株式市場のデータを使って示している。
具体的には、市場の注文状態のモデル化し、需給バランスの定量化を行い、統計検定によって有効性を確認している。
本モデリングは、アルゴリズムによる金融市場での売買手法に活用できる。
論文(査読付き)
「The 2013 International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques & Applications」にて発表。
A Change of Order Balance Implies Intraday Price Trend in Japanese Stock Market 2013年
7月22日
This paper focuses on the relation between order book condition and price movement. The presented model is applicable to make trading strategies during the day and to estimate them in Japanese stock market nevertheless it is difficult to reveal the absolute mechanism of financial market. We find that the information on order book is more meaningful to construct a trading strategy rather than the information from traded price and volume data. Particularly, a change of the balance on order book implies price trend not only in a moment, but also a certain period, due to a memory effect. Additionally, it is indicated that thinning out data is still good enough to study intraday market movement, even there are many HFT order flow. We can recognize that HFT requires algorithmic trade, but algorithmic trade does not require HFT.
講演 Mathematicaで実践する金融市場分析 2016年
12月12日
近年の金融市場では、アルゴリズムを使った自動売買が中心となりミリ秒単位の価格変動が発生しています。
このHFT(High Frequency Trading)と呼ばれる高速売買について、Mathematicaを活用して、実務的な側面からその実態について解説しました。

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