2020年10月10日
第25回 人工知能学会 金融情報学研究会
https://sigfin.org/025/

人工知能は相場操縦という不正な取引を勝手に行うか？
―遺伝的アルゴリズムが人工市場シミュレーションで学習する場合―
https://sigfin.org/025-15/

水田 孝信

スパークス・アセット・マネジメント株式会社

https://mizutatakanobu.com

本資料は，スパークス・アセット・マネジメント株式会社の公式見解を表すものではありません．
すべては個人的見解であります．

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(1) はじめに(2) モデル(3) シミュレーション結果(4) まとめ

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(1) はじめに(2) モデル(3) シミュレーション結果(4) まとめ

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相場操縦は犯罪です

相場(市場価格)を自分に有利になるように動かし利益を得ようとする戦略

株式市場
責任あり
相場操縦

←操縦された上昇
意図的な大インパクトな買い
見せ玉、風説の流布

本来の価格形成を阻害する不正な行為であるとして多くの市場で禁止
日本においてもインサイダー取引にならぶ検挙数が多い不公正取引
証券取引等監視委員会課徴金事例集・開示検査事例集 https://www.fsa.go.jp/sesc/jirei/index.htm

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人工知能が勝手に相場操縦をしたら作成者の責任？
日本銀行金融研究所「アルゴリズム・AIの利用を巡る法律問題研究会」報告書
ー投資判断におけるアルゴリズム・AIの利用と法的責任ー (2018/9/11)
https://www.boj.or.jp/announcements/release_2018/rel180911a.htm/

人工知能作成者

人工知能

株式市場

責任あり

相場操縦の意図
現在の日本の法律だと「あり」

相場操縦責任問えない
場合も 相場操縦の意図
相場操縦
刑事事件化には「故意」である必要がある「なし」
人工知能が勝手に相場操縦を行った場合，責任が問えないケースがあると指摘

このままだと「人工知能が勝手にやった」と言い逃れする人間が続出する懸念
秘書が勝手にやったみたいな・・・そもそも、人工知能が勝手に相場操縦することはあり得るのか？
同報告書の重要な指摘

自分の取引が市場価格に与える影響を継続的に学習・分析する人工知能なら相場操縦しうる
しかし現実には、ほとんどの場合、自動取引戦略の評価・学習は「バックテスト」で行う「バックテスト」

過去の実データを用いて「もし取引していたらどうなっていたか」を分析
買い判断だった
買ったらどうなったか？
売り判断だった売ったらどうなったか？

過去の実際の株式市場⇒固定して分析「バックテスト」では自分の取引が市場価格に与える影響は考慮できない「バックテスト」では相場操縦を発見できない

しかし、「人工市場モデルによるシミュレーション」なら、自分の取引が市場価格に与える影響を考慮できる！

今後、人工市場を用いて学習をする人工知能が市場に参加することが考えられ、もし、それが勝手に相場操縦をする可能性があるのなら、その時のために法律・ルールを整備する必要がある
そこで本研究では、遺伝的アルゴリズムを用いた人工知能が人工市場シミュレーションを用いて学習するモデルを構築し，（人工知能の作成者が相場操縦という取引戦略を全く意図していなかったにも関わらず，）人工知能が学習を通じて相場操縦という取引戦略を発見し，実行に移すのか調べる．

人工市場とは？・・・金融市場のマルチエージェントモデルです
計算機上に人工的に作られた架空の市場
エージェント（架空の投資家）＋
価格決定メカニズム（架空の取引所）
注文

エージェント（投資家）

価格決定メカニズム（取引所）
取引価格の決定

実データが全く必要ない完全なコンピュータシミュレーション
これまでに導入されたことがない金融市場の規制・制度も議論できる
その純粋な影響を抽出できる
当然、自分の取引が市場価格に与える影響を考慮できる！！

(1) はじめに(2) モデル(3) シミュレーション結果(4) まとめ

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モデル全体像

遺伝的アルゴリズム

全注文内容

800個の注文(買い，売り，何もしない)
遺伝子

買遺伝子
10000個の遺伝子

遺伝子売買売売

売売 売売

・・・・・

買・・・・・

買

買

買

全注文内容

・・・・・

AI
エージェント売

この世代に交叉，突然変異を施し次世代にする
これを1500世代行う

全注文内容

取引所

注文

人工市場

ノーマルエージェントは全く同じパラメータ

人工市場

ノーマルエージェントは全く同じパラメータ

利益=評価・・・・・・・・・
・
遺伝子

利益=評価利益=評価買ノーマル
エージェント

遺伝子
通りの注文

全注文内容

・・・・・
売

人工市場
シミュレーション

・・・・・
人工市場

利益=評価

１つの遺伝子：全800個のAIエージェントの取引行動
１つの人工市場：１つの遺伝子に対して１つの人工市場（１つの仮想世界）1体のAIエージェント(遺伝子通りの取引を行う)とノーマルエージェント
ノーマルエージェント：全人工市場で全く同じパラメータ:AIエージェントの売買が同じであれば同じ売買となる
各遺伝子の評価：各人工市場内のAIエージェントの利益:どういう売買が一番儲かるか？を調べる
遺伝的アルゴリズム：10000個の遺伝子を1500世代にわたって世代交代を行い評価の高い遺伝子(利益の高い取引行動)を見つける

人工市場

人工市場
シミュレーション

取引所
continuous double auction（ザラバ）

ザラバ
売り
注文数量
103050130
ここに売り注文を入れると即座に売買成立

注文
価格10310210110099989796

ノーマル
エージェント遺伝子通りの注文

AI
エージェント

取引所

注文

買い
注文数量

ここに買い注文を入れると即座に売買成立
15070

対当する注文があると即座に売買成立

AIエージェント
いかなる投資戦略も意図しないことが明確なモデルであることが重要
あえて具体的な売買戦略(順張り、逆張りなど)のモデル化を行わず，ある人工市場環境で最適なすべての取引を直接探し出すモデルとした
本研究の目的はあくまでも相場操縦という戦略を人工知能が学習時点で見つけ出せるかどうかに注目しており，実際にモデルを稼働させることは目的としない
人工市場⇒ 具体的な戦略によってはさらに容易に相場操縦を見つけられるシミュレーション
全注文内容
ノーマル
800個の注文(買い，売り，何もしない)遺伝子
エージェント通りの注文
遺伝子 買 売売 ・・・・・ 買利益=評価注文AI
取引所
エージェント「買い」，「売り」は即座に売買が成立する価格で注文（10ティック時刻ごと,数量は1株)
当然、AIエージェントの売買によって市場価格の時系列は変化する(ノーマルエージェントはまったく同じでも)「自分の取引が市場価格に与える影響を継続的に学習・分析」できる(バックテストとは異なる)

ノーマルエージェント
初めに900体を作り,すべての人工市場でこの900体を使用（ノイズも毎回同じ）

j: エージェント番号(順番に注文)
t: 時刻(ティック時刻)

予想リターンr h , j = log P / Pttt − j

テクニカル

Pf
1 tt  w1, j log t + w2, j rh, j + w3, j j r =P
i wi, j te, jエージェントのパラメータ

wi , j  j

過去リターン

Pf

一様乱数で決定
途中で変わらないwi , j i=1,3: 0～1
i=2: 0～100 j 0～1000

Pt

ファンダメンタルノイズ

ファンダメンタル価格
10000 =定数
現在の取引価格tj

正規乱数
平均0σ=3%

予想価格 P e , j = P exp(r e , j )ttt

多くの研究で使われている標準的なモデル [水田 2019]ノーマルエージェントのファンダメンタル戦略とテクニカル戦略

ファンダメンタル戦略
ファンダメンタル価格 ＞ 市場価格 ⇒ 上がると予想
ファンダメンタル価格 ＜ 市場価格 ⇒ 下がると予想
テクニカル戦略
過去リターン ＞ 0 ⇒ 上がると予想
過去リターン ＜ 0 ⇒ 下がると予想
テクニカル

ファンダメンタル価格

市場価格

ファンダメンタル

遺伝的アルゴリズム

まず、利益が高い順に並べる

800個の注文(買い，売り，何もしない)
遺伝子

買

遺伝子
遺伝子売

売売

買売 売

売

売

10000個の遺伝子・・・・・

買買

売

そのまま残す・・・・・
売・・・・・

買・・・・
遺伝子

利益の高い上位４00個

売 売・・・・・・・・・

買65%の確率で,上位400個からランダムに選んだ2つを２点交叉したものに置き換える
その後、各取引に対して20%の確率でランダムに書き換える(突然変異)

利益下位

1500世代にわたって世代交代を行い評価の高い遺伝子(利益の高い取引行動)を見つける
遺伝的アルゴリズムは多くの研究で用いられている普通の手法 [Goldberg 1989]

(1) はじめに(2) モデル(3) シミュレーション結果(4) まとめ

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市場価格時系列（AIエージェントいる場合といない場合）
10600

価格

10400

10200

10000

7000

6000

5000

4000

3000

2000

1000

09800

ティック時刻AIエージェントあり
AIエージェントなし（AIエージェント：最終世代の利益最高のもの）

AIエージェントによって，市場価格の変動が大きくなっている

9800

(20)

ティック時刻AIエージェントの売買数量(200ティック時間ごと集計, 右軸)

市場価格(仲値, 左軸)
ファンダメンタル価格(左軸)AIエージェントのこれらの取引行為は相場操縦に他ならない売買数量

07000

10000

6000

205000

10200

4000

403000

10400

2000

60

1000

10600

0価格

市場価格とAIエージェントの売買数量

市場価格とAIエージェントの売買数量
買いを減らすも上昇継続 ← ノーマルエージェントのテクニカル戦略が先の上昇のせいで上昇を予想してしまった
60
売り ← 先の上昇のおかげで買った価格より高く売れる

10600

40

7000

6000

(20)

5000

9800

4000

03000

10000

2000

20

1000

10200

0価格

大量の買い → 上昇させる

ティック時刻AIエージェントの売買数量(200ティック時間ごと集計, 右軸)

市場価格(仲値, 左軸)
ファンダメンタル価格(左軸)AIエージェントのこれらの取引行為は相場操縦に他ならない

売買数量

10400

バックテストの場合
価格時系列はAIエージェントがいない場合と同じ
60

ファンダメンタル価格より安い → 買い

40

7000

6000

(20)

5000

9980

4000

03000

10000

2000

20

1000

10020

0価格

10040

売買数量

10060

ティック時刻AIエージェントの売買数量(200ティック時間ごと集計, 右軸)市場価格(仲値, 左軸)
ファンダメンタル価格(左軸)

通常のファンダメンタル戦略に他ならない → 相場操縦は発見しない

(1) はじめに(2) モデル(3) シミュレーション結果(4) まとめ

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まとめ✓ 本研究では，遺伝的アルゴリズムを用いた人工知能が人工市場シミュレーションを用いて学習するモデルを構築し，人工知能の作成者が相場操縦という取引戦略を全く意図していなかったにも関わらず，人工知能が学習を通じて相場操縦という取引戦略を発見するのか調べた．

✓ その結果，人工知能は相場操縦に他ならない取引を最適な取引として見つけ出した．これは，人工知能が人工市場シミュレーションを使って自分の取引が市場価格に与える影響を多く学習できる場合には，人工知能の作成者が全く意図していなくても，相場操縦という取引戦略を発見できる可能性を示している．ただし，実データを用いたバックテストでは相場操縦という取引戦略を発見できない可能性も示唆した．

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法規制への示唆✓ これらの結果は，株式取引を行う人工知能の作成者には，人工知能が相場操縦を行わないようにする義務を負わせるなどの規制の必要性を示唆している．
今後の課題✓ 本研究ではモデル全体でいえば1試行しか行っていない．
本研究の目的は，人工知能が学習を通じて相場操縦という取引戦略を発見する可能性があるかどうかを調べることであるので，1試行で相場操縦が行われれば十分目的を達している．法規制を考える上では，少なからず可能性があるかどうかが重要であるからだ．
✓ しかし，それをどれくらい発見しやすいのかを調べることも重要であろう．そのためにはモデル全体を複数回試行する必要がある．
✓ それには高速な計算機が必要であり，今後の課題である．
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参考文献 (1/2)-- 人工知能が投資判断する場合の法律問題 --⚫ AIの利用をめぐる法律問題研究会：「投資判断におけるアルゴリズム・AIの利用と法的責任」,
日本銀行 金融研究所, 2018https://www.boj.or.jp/announcements/release_2018/rel180911a.htm/⚫ 鹿島みかり： 「投資判断におけるアルゴリズム・AIの利用と法的責任」, 第４回金融資本市場のあり方に関する産官学フォーラム, 東京大学公共政策大学院, 2019 http://www.pp.utokyo.ac.jp/CMPP/forum/2019-02-22/⚫ 水田孝信：人工知能が不公正取引を行ったら誰の責任か？, スパークス・アセット・マネジメント,
2020 https://www.sparx.co.jp/report/special/3071.html-- 遺伝的アルゴリズム⚫ [Goldberg 1989] Goldberg, D. E.: “Genetic Algorithms in Search, Optimization,and Machine Learning”, Addison Wesley Professional, 1989

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参考文献 (2/2)--人工市場を用いた金融市場の規制やルールの議論 -教科書的な本
高安美佐子ほか，マルチエージェントによる金融市場のシミュレーション, コロナ社, 2020，
和泉潔，水田孝信，第５章「エージェントモデルによる金融市場の制度設計」
https://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339028225/
上記第5章の英語版
Mizuta (2019) An agent-based model for designing a financial market
that works well, arXiv https://arxiv.org/abs/1906.06000
先行研究を簡単に紹介した英文レビュー論文
Mizuta (2016) A Brief Review of Recent Artificial Market Simulation Studies
for Financial Market Regulations And/Or Rules, SSRN Working Paper Series
https://ssrn.com/abstract=2710495
本テーマの基本的なことから書いてあります
水田孝信 (2014) 人工市場シミュレーションを用いた金融市場の規制・制度の分析,
東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻
2014年9月26日 博士（工学） （博工 第8404号）
https://mizutatakanobu.com/jphd.htm

参考資料

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https://mizutatakanobu.com/202006.pdf

第４回金融資本市場のあり方に関する産官学フォーラム (2019/2/22)基調報告(3)http://www.pp.u-tokyo.ac.jp/CMPP/forum/2019-02-22/

第４回金融資本市場のあり方に関する産官学フォーラム (2019/2/22)基調報告(3)http://www.pp.u-tokyo.ac.jp/CMPP/forum/2019-02-22/

第４回金融資本市場のあり方に関する産官学フォーラム (2019/2/22)基調報告(3)http://www.pp.u-tokyo.ac.jp/CMPP/forum/2019-02-22/

第４回金融資本市場のあり方に関する産官学フォーラム (2019/2/22)基調報告(3)http://www.pp.u-tokyo.ac.jp/CMPP/forum/2019-02-22/

インサイダー取引もほぼ同じ

第４回金融資本市場のあり方に関する産官学フォーラム (2019/2/22)基調報告(3)http://www.pp.u-tokyo.ac.jp/CMPP/forum/2019-02-22/

売り買いの決定
注文価格の散らばせ方

価格

P e, j + PdtPt
注文価格 一様乱数t
P o , j で決定（約±10%）売り（１単位）P t e, j = P t exp( r t e, j )買い（１単位）P t e, j − Pd
実際のザラバの注文状況を再現するため⇒多くの待機している注文（指値注文）が存在↑高い価格で多くの売り注文、安い価格で多くの買い注文

人工市場のスタイライズドファクト
100試行平均，100期リターンを使用

ボラティリティ
尖度

騰落率の２乗の自己相関

0.0103%
11.54

lag
123
4
5

0.081
0.041
0.032
0.0470.018

ファットテール、ボラティリティクラスタリングを再現

１０回試行を追加
試行
2
34567891011

シミュレーション
Min/Pf-1 Max/Pf-1 (Max-Min)/Pf 売買数量
タイプ
-0.59%
4.12%
4.7%
518 相場操縦（買い上げ）-0.63%
4.49%
5.1%
506 相場操縦（買い上げ）-0.77%
5.37%
6.1%
496 相場操縦（買い上げ）-4.33%
0.00%
4.3%
414 相場操縦（空売り下げ）-0.14%
0.00%
0.1%
0
売買せず
-3.67%
0.03%
3.7%
489 相場操縦（空売り下げ）-0.77%
5.02%
5.8%
511 相場操縦（買い上げ）-0.61%
4.96%
5.6%
507 相場操縦（買い上げ）-3.68% -0.01%
3.7%
491 相場操縦（空売り下げ）
0.00%
0.17%
0.2%
0
売買せず

✓ 10回中８回，相場操縦（うち３回が空売りによる売り下げ）✓ ２回はまったく売買せず ← 有効な戦略を見つけられなかった✓ ファンダメンタル戦略は１回も発見せずバックテスト
Min/Pf-1 Max/Pf-1 (Max-Min)/Pf 売買数量
2-0.04% 0.13%
0.2%
221
3-0.08% 0.21%
0.3%
230
4-0.10% -0.03%
0.1%
05-0.10% 0.01%
0.1%
06-0.14% 0.00%
0.1%
413
7-0.05% -0.01%
0.0%
08-0.05% 0.23%
0.3%
482
9-0.04% 0.11%
0.2%
529
10 -0.01% 0.13%
0.1%
567
11 0.00%
0.17%
0.2%
484

試行タイプ
ファンダメンタル戦略
ファンダメンタル戦略売買せず
売買せず
ファンダメンタル戦略
売買せず
ファンダメンタル戦略
ファンダメンタル戦略
ファンダメンタル戦略
ファンダメンタル戦略✓ バックテストでは10回中7回，ファンダメンタル戦略を発見

9400

(20)

ティック時刻AIエージェントの売買数量(200ティック時間ごと集計, 右軸)

市場価格(仲値, 左軸)
ファンダメンタル価格(左軸)

売買数量

07000

9600

6000

205000

9800

4000

40

3000

10000

2000

60

1000

10200

0価格

試行５シミュレーション：相場操縦（空売り下げ）