029-10

第29回研究会

Graph Based Entropyを用いた株式市場のトレンドの変化点検知の検証†

著者†

中田 喜之(ニッセイアセットマネジメント株式会社), 大澤 幸生(東京大学), 吉野 貴晶, 杉江 利章, 夷藤 翔(ニッセイアセットマネジメント株式会社), 西川 遥輔, 小島 湧太(東京大学)

概要†

株式市場においては、価格変動の説明要因となるファクター等の属性を基に投資を行う投資家が多い。このため、市場の先行きに対する投資家の心理が、これらの属性を持つ銘柄物色に反映される可能性がある。本研究では、株式市場における銘柄物色の変化から株式インデックスのトレンドの変化点を検知する手法について検証した。株価推移の類似性が高い銘柄同士を結合して作成したグラフに対して、Graph Based Entropyの手法を適用することで、属性ごとの銘柄の物色変化と、株式インデックスのトレンドの関係性について、検証した。TOPIX 500、S&P 500、STOXX® Europe 600の3つの株式インデックスに対して検証を行った結果、株式インデックスのトレンドの変化点において、 それぞれ共通して、Graph Based Entropyが特徴的な変化をすることがわかった。

キーワード†

"Graph-based entropy, change detection, anomaly detection, cluster analysis"

論文†

(J-Stageにて公開する予定です)