板データを用いた株価予測に基づくマーケットインパクトの評価

抄録

マーケットインパクトを予測することは、すべてのトレーダーにとって、執行戦略の策定や評価のために重要である。過去には、過去の取引データからマーケットインパクトを推定する研究や、指値板をモデル化することで間接的にマーケットインパクトを計算する研究が行われてきた。しかし、これらのモデルは極めて一般的であり、実用性に欠ける。一方、近年では、マーケットインパクトを考える上で重要な要素である指値板の分析に深層学習が利用されている。しかし、これらの研究の主な目的は、株価予測や取引にかかる執行コスト全体の最適化であり、マーケットインパクトのみの評価を行った例は少ない。そこで本論文では、深層学習を用いたマーケットインパクトの評価モデルを新たに提案する。まず、板情報に基づいて株価を予測し、その予測値を用いてマーケットインパクトを評価する。実験を通じて、本手法によって算出されたマーケットインパクトが、既存研究と整合的であることが確認された。またこのことは深層学習による板解析がマーケットインパクト算出という観点において意味のある情報を捉えていることを明らかにした。