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金融工学×フィンテック×AI
クォンツ・リサーチの研究開発

金融機関、事業会社のお客様を中心にコンサルティングから研究・分析・開発に取り組んでいます。フィンテック、モデル開発、AI分析のリーディングカンパニーを目指します。

金融工学をベースとしたモデル構築やデータ分析支援、数理コンサルティングの事例をご紹介します。

  • 企業倒産予測モデル

    保有債権評価、未公開企業の評価や倒産確率などを株式指標、財務指標、ユーザ提供による膨大なデータベースから算出。企業を定量的に評価するシステムとして提供。
    企業調査会社様で信用情報サービスとして広くご利用いただいています。また、多様なサービスにも対応できるよう構築しています。
  • 仕組債評価モデル

    仕組債等のデリバティブ内包型金融商品の時価をモデルに基づいて評価。加えて金利変動等に対する感応度分析、シナリオ分析などの各種分析機能を提供。
    信託銀行様との共同事業として、デリバティブ内包型金融商品の時価評価・分析サービスを開発し、サービスを提供しています。投資家にとって把握するのが難しかった仕組債の時価を簡便に算出することが可能となり、ご利用いただいています。
  • 遺伝的アルゴリズム分析

    遺伝的アルゴリズムを用いて最適なテクニカル指標の組み合わせ条件をシミュレーションし、個別銘柄の最適な売買タイミングを算出。
    証券会社様の投資情報サービスとして分析機能を提供、ご利用いただいています。
  • 不動産価格評価

    数理経済学の基礎理論を使用したオリジナルの収益還元価値評価モデル、価格推計モデルを構築。取引データから現在の賃料、物件価格を算出し将来の不確実性も考慮したモデルを使い動的に評価。
    大手銀行様で不動産物件データから数理データを使った賃料算出および物件の担保評価の基礎データとして、ノンリコース・ローンの初期審査でご利用いただいています。従来の評価方法より、大幅に業務効率アップが実現できるシステムを提供しています。
  • 金融商品購入予測モデル

    証券会社の顧客が実際に購入した金融商品を分析し、顧客属性と購入金融商品の紐付けを行なう。該当金融商品を未購入の顧客名簿から購入可能性の高い顧客リストを抽出。
    証券会社様へのコンサルティングサービス提供の一環として当該研究開発を行ない、有効性の確認を行ないました。
  • 投信リスクシナリオ インパクトモデル

    リーマンショックなどのリスクシナリオを設定した際のパフォーマンスシミュレーションのロジックおよび計算エンジンを開発、提供。
    アセットマネジメント会社様投資信託販売ツールでご利用いただいています。
  • 誤字脱字検出技術開発

    文章中の各単語に対し、周りの単語との頻度情報を元に機械学習技術を使い「後で修正される文字か」の判断を行う。各文字に対する修正確率を10段階のグレードで判別。
    企業調査会社様の調査報告書の文章に対し、機械学習モデルの構築コンサルティングを実施しました。PoCとして誤字発見アプリケーションの試作も行いました。
  • 紳士服販売の需要予測モデル

    在庫と仕入量の最適化のための需要予測モデルを開発するために日柄、新規出店計画などを説明変数として日次販売量の予測モデルを構築。
    服飾メーカー様のデータ分析アプリケーションの導入支援コンサルティングを実施しました。その中でPoCとして本モデル構築を行ないました。
  • FXカバートレードモデル

    トレーダーの執行しているカバー取引を自動化したいという要望に対し、最適なポジション量を解析的にモデル化。
    FXサービスを提供している証券会社様へのコンサルティングを実施しました。その中で本モデル構築を行ないました。
  • アジア諸国の景気センチメント指標

    アジア諸国のニュース記事からセンチメントの算出をし、マクロ経済指標なども用いて国ごとの景気動向指数の構築や景気動向判別モデルを構築。
    本指標は、情報配信事業会社様の情報配信の一つとして、アジア諸国の今後の景気見通しなどの解説記事を執筆する際に使用される予定です。

    ※センチメント:文章のポジティブ-ネガティブ度合いを数値化したもので自然言語処理技術などを用いて計算

予測モデルの分析や新たな分析手法の確立など、実用化に向けた研究・開発の一部をご紹介します。

  • AI為替シミュレーション

    為替ごとに過去データおよびインデックスデータ、株価データ等を利用し、ディープラーニングにより値動きをシミュレーション、モデル構築。
  • AIによるアセットアロケーションプランの生成

    ディープラーニングにより複数指数から時系列生成モデルを構築。複数アセットに対する指数を生成し、強化学習によりアセットアロケーションプランを生成。
  • 超過リターン予測

    フィードされたニュースを元に株価データと関連付けし、ニュースのセンチメントを算出。それを元に翌日の超過リターンを予測。
  • 株価リターンモデル開発

    株価、財務データから機械学習により、リターンを予測するモデル構築を実施。バックテスト、フォワードテストによる有効性の確認も実施。

TensorFlowではじめる 株式投資のためのディープラーニング

ニューラルネットワークによる実践的シミュレーション

TensorFlowではじめる 株式投資のためのディープラーニング
出版社秀和システム
ISBN978-4-7980-5591-6
定価本体価格3,600円+税
発行日2019年12月17日
著者クォンツ・リサーチ株式会社

書店のほか、オンライン書店でも購入できます。

内容紹介

本書は株式投資について基礎的な知識を持つ方向けに、人工知能技術を用いた運用モデルを構築するための知識を身に着けられるように執筆いたしました。どなたでも入手可能なツールとデータのみを用いているため、プロの運用者が行なうクォンツ運用モデルの構築を、みなさまにも体験して頂けるようになっています。
データ分析や機械学習などの人工知能技術を学んで、プロ仕様の運用モデルの構築を体験してみましょう。

目次

  • はじめに
  • 第0章 ディープラーニングの歴史~金融業界とデータ分析
  • 第1章 分析環境の準備
  • 第2章 古典的な回帰分析を用いた株価予測
  • 第3章 ニューラルネットワークの基礎理論
  • 第4章 TensorFlowによるニューラルネットワークの構築
  • 第5章 人工知能技術の金融応用の現状と将来
  • おわりに

ダウンロード

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