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東京大学　数理・情報教育研究センター

大学院：情報理工学系研究科数理情報学専攻

荻原研究室

ランダムに変化する現象を統計で捉え、金融データの分析に生かす研究室。

確率過程高頻度データ数理統計学

東京証券取引所のマーケットセンター — ※イメージ画像です。研究室で撮影したものではありません。

About研究室について

ランダムな動きを、統計で読み解く。

荻原研究室は、確率過程の統計解析と、その金融データへの応用を研究しています。
確率過程は、時間とともにランダムに変化する現象を、数学で表したものです。
株の全取引を記録した「高頻度データ」を確率過程でモデル化し、東京証券取引所のデータを分析しています。
ニューラル・ネットワークで株価のモデルを学習したり、売買注文の到着を予測したりする研究にも取り組んでいます。

用語の説明

確率過程: 時間とともにランダムに変化する量を、数学のモデルとして表したもの。株価の動きなどに使う
高頻度データ: 一日のうちの株の全取引のように、とても細かい時間の間隔で記録されたデータ
確率微分方程式: ランダムなゆらぎを含む変化を表す方程式。株価のモデルとして使われる

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Research研究テーマ

確率過程に対するパラメトリック・ノンパラメトリックな推定手法と、その理論的な性質を研究しています。金融データへの応用として、高頻度データの株価モデルや、売買注文の情報（板情報）のモデル化に取り組んでいます。

※イメージ画像

高頻度データの統計解析

高頻度データは情報が多い一方、銘柄ごとに観測の時刻がそろわない「非同期観測」や、観測に伴うノイズがあり、分析が難しくなります。こうした観測の構造を考えて、分散・共分散などを推定する手法を研究しています。

※イメージ画像

ニューラル・ネットワークで株価をモデル化

高頻度データの背後にある株価モデルのさまざまな特性を、膨大なデータからニューラル・ネットワークで学習します。確率微分方程式の係数をニューラル・ネットワークで表し、最尤型推定で株価変動のモデルを学びます。

※イメージ画像

板情報の点過程モデリング

取引が成立する前の売買注文（板情報）を、Hawkes過程という自己励起型の点過程でモデル化し、株価が形づくられるしくみを調べます。将来の注文の到着を予測し、大量の株を売買するときの最適な分割執行戦略を求めることにもつながります。

※イメージ画像

推定の理論的な最適性

推定の方法が最適かを議論するうえで大切な「局所漸近混合正規性（LAMN）」を研究しています。確率微分方程式の統計モデルでは、ブラウン運動に対する微積分であるマリアバン解析を用いて、尤度関数のふるまいを調べます。

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Members教員

准教授荻原哲平研究業績 ↗

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研究実績

学内の研究にじっくり学会・論文でどんどん発表

テーマの自由度

先生がテーマを用意自分でテーマを決める

指導の手厚さ

自由にやらせるじっくり指導

研究資金

工夫してやりくり設備・資金が潤沢

メンバーの仲

それぞれ黙々とわいわい仲良し

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トップと研究テーマの画像は内容のイメージで、研究室で撮影したものではありません。ウィキメディア・コモンズの画像をトリミングして使っています。CC BY-SA の画像は、トリミング後の画像も元の画像と同じ CC BY-SA（各行の版）で提供します。

トップの画像：「Market centre in Tokyo stock exchange」 ehnmark／CC BY 2.0（トリミング）
高頻度データの統計解析：「SamplePathsDiffusionProcess」 Jbusemey／CC0（トリミング）
ニューラル・ネットワークで株価をモデル化：「Artificial Neural Network Example」 Jhedengren／CC BY-SA 4.0（トリミング）
板情報の点過程モデリング：「Order Book, depth of market」 RuppaZakir／CC BY-SA 4.0（トリミング）
推定の理論的な最適性：「Wiener process 3d」 Sullivan.t.j／CC BY-SA 3.0（トリミング）

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