病気の前兆を見抜く理論で、 株価急変の前に市場の「未病」を診る手法を提案 ――市場が不安定化する前の「注文のゆらぎ」の高まりを東証データで検証――

東京大学 生産技術研究所の伊藤 真利子 特任講師、羽佐田 紘之 助教、本間 裕大 准教授、立教大学 大学院人工知能科学研究科の大西 立顕 教授、渡辺 努 東京大学名誉教授、合原 一幸 東京大学特別教授による研究グループは、病気が発症する前の「未病」の状態を見抜くために用いられてきた「動的ネットワークマーカー（DNM）理論」を株式会社日本取引所グループの詳細な注文・約定データに適用し、株価が急変する前に市場の変調の兆しをとらえる手法を提案しました。これまでの市場分析の多くは株価や指数の動きに注目してきましたが、本研究は、その値動きを生み出す市場参加者の注文に注目しました。東京大学と金融庁の間で締結した「連携協力に関する基本協定」（以下、連携協力協定という）を通じて同社から提供された東京証券取引所（東証）のデータを用い、匿名化された仮想サーバーIDから186の市場参加者を定めて、その注文を1分単位で数値化しました。分析の結果、2020年に市場が急に不安定化した日のうち複数の日で、一部の参加者グループの「注文のゆらぎ」が数日前から高まる傾向がみられました。株価だけでは見えにくい市場の変調を早期に把握するための、新たな指標づくりに向けた第一歩と位置づけられます。