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[[第29回研究会>029]]

* 確率制御を用いた暗号資産販売所における最適流動化戦略 [#ac81f6eb]
* ARIMA-GA-SVRによる株価予測モデル [#za6b8402]

** 著者 [#wee29393]
久保 健治(株式会社メルカリ), 中川 慧(野村アセットマネジメント株式会社), 水上 大樹, Dipesh Acharya(株式会社メルコイン)
** 著者 [#sacd0b6b]
卓 越, 森本 孝之(関西学院大学)

**概要 [#r5684e83]
"暗号資産販売所は、ビッド・アスク価格を提示し、顧客から暗号資産の注文を受け付ける。
注文によって販売所の暗号資産の在庫は変化し、注文に対応する在庫を保有すると同時に、在庫は常に価格変動リスクに晒されるため、適切な在庫管理が必要になる。
株トレーダーや、FXディーラーなどの在庫管理問題については、確率制御に基づいた最適執行戦略が提案されているものの、暗号資産販売所における最適執行戦略ついては、研究が存在しない。
そこで、本研究では確率制御に基づいた暗号資産販売所モデルにおける最適流動化戦略を提案する。
具体的には、暗号資産取引所における注文頻度と暗号資産価格の変動を確率過程でモデル化することで得られるHamilton-Jacobi-Bellman方程式を数値的に解くことで最適執行戦略を得る。
暗号資産販売所モデルにおいては、先行研究(FXディーラーモデル)とは異なり、指値幅は固定されており、常に指値を出しているため、指値の調整による在庫管理が行えない。
また、暗号資産はFXに比べ、流動性が低く、価格変動幅も大きいという特徴を持つ。
これらの特性が最適執行戦略に与える影響を議論するために、暗号資産販売所おける確率制御モデルを設計した。さらに、bitFlyerの公開データによる実証実験を行い、単純な戦略と比較し、最適流動化戦略の有効性も確認した。"
**概要 [#q10a83b4]
ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)モデルは線形モデルの時系列予測にて幅広く使用されている.しかし, ARIMAモデルは時系列の非線形部分を予測することが困難である一方,SVM (Support Vector Machine)モデルのSVR (Support Vector Regression)は非線形回帰問題に対し,有効であることが示されている.これにより,株価予測問題において,株価を線形部分と非線形部分に分け,それぞれを予測し,予測誤差を小さくさせることが可能となった.しかし,ARIMA-SVRモデルは意思決定者によりパラメーターを決定する時,最適なパラメーターではない可能性がある.そのため,本研究では,ARIMA-SVRモデルのパラメーターを最適させ,モデルの予測パフォーマンスを向上させるため,遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithms）でSVRモデルのパラメーターを最適化するARIMA-GA-SVRモデルを提案する.

**キーワード [#o8168ea1]
"確率制御,
最適執行戦略,
暗号資産"
**キーワード [#de2b3833]
"Time series forecasting,
Stock price,
ARIMA,
Support vector regression,
Genetic algorithms"

**論文 [#q50c5d57]
**論文 [#k73e3dac]

//(3月9日以降に公表いたします)
//&ref(14_SIG-FIN-28.pdf);
//&ref(15_SIG-FIN-28.pdf);
(J-Stageにて公開する予定です)