i…l刷‖‖……l…冊‖＝‖‖‖＝＝川‖‖‖‖‖‖‖‖‖‖＝‖州‖‖＝川‖川‖‖l＝‖川‖‖刷＝‖川州‖㈱‖………＝‖‖‖＝川‖＝冊‖‖＝＝‖‖………………‖‖＝‖‖＝＝＝川‖‖‖‖‖‖‖＝＝‖＝＝＝‖‖‖‖‖＝‖＝＝＝＝‖‖＝‖‖州‖‖…＝川人工市場と実験市場の出会い：模擬トレーディング

実験による新しいエージェントモデルの提唱
中村 茂雄，和泉 潔，植田 一博…………＝川‖‖l＝‖‖‖＝川＝‖l…l川‖＝‖＝‖‖＝川＝‖‖＝＝‖＝‖‖刷l＝………蓼l川‖‖‖州【…………＝‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖州＝＝‖‖＝川＝‖‖‖州‖‖l…………l…‖‖‖‖‖‖‖＝‖‖＝‖‖‖‖‖＝＝‖‖＝＝‖＝‖‖‖‖川＝‖＝＝＝川‖

2．1人工市場モデルの枠組みと成果

1．はじめに

本稿では和泉と植田［2〜4］が構築した人］二桁場モデ

資産運用やトレーディングという言葉が身近なもの

ルをもとに議論を行っていく．彼らの人1二外国為替市になってきており，株式の売買のみで生計をたてる個場では，知覚・予想形成・戦略決定・学習からなる一人のデイトレーダーなども増えてきている．しかし，

連の情報処理プロセスを持った稜数のエージェントが資産運用のプロであるヘッジファンドや保険会社でさバーチャルに取引をすることで，現′実の巾場での様々え，近年の株式市場や外国為替市場の複雑で激しい変な複雑な現象の再現と分析を試みている（l学11）．

動に対処できず，破綻した会社がいくつもある．この

和泉と植田は人工外国為替市場を構築するにあたっような現実の市場における複雑な変動は，従来の経済て，まず実際の外国為替ディーラーにインタビューを理論で解明することは困難であると言われている．

行い，市場参加者各個人の行動・学習・相互作用に関それに対して近年では，計算機上に仮想的な市場参する仮説の生成を試みた．その紆果，ディーラーは期加者の役割をするコンピュータプログラムを作り，こ間によって，予想材料の組合せや衷要度を大きく変化れらのコンピュータプログラムが自由に取引する仮想させていること，その際に他の市場参加者の考えを考市場上での実馬如こ焦一点を当てた人二L市場研究が，多く慮していること，つまり，市場のコンセンサスに合わの研究者の注目を集めている（和泉，植日］［1］）．人二Lせようとしていることを明らかにした．そして，この市場研究の目的は，バブル現象のような現実の市場でようなディーラーの適応行軌が，生物学における遺伝見られる複雑な現象を再現し，その安岡を解明するこの枠組みを使って表せることを見．■11し，遇億l勺アルゴとである．本稿ではよ−）現実に近い人⊥市場を構築すリズム（Genetic Algorithm）を川いてエージェントるためのアプローチとしての，模擬トレーディング実の学習ステップを実装した．

験を紹介し，人工市場研究との関連性について検討を行う．

この人工市場モデルを用いて，現実の外匡卜為替市場にみられる幾つかの創発的現象（バブル，変動分布）のメカニズムの解析や為替政策の意思決定支援システ

2．人工市場モデル

ムの構築を行っている［2〜4］．

人工市場は仮想的な市場参加者の役割をするコンピ

2．2 人工市場とフィールドワーク

ュータプログラムが多数集まった，コンピュータ上の人ニュニ市場モデルを考える際に，このようなエージェ仮想市場である．コンピュータプログラムは，各々がントのモデルをどのように決定するのかは，八一L市場

自律的に取引や学習といった行動をとるエージェントのパフォーマンスに大きな影響を与える．すなわち，である．
なかむらしげおエ「訪露ンートヰ∴−．−ナ∵∵＝二＝ニニニニニニご∴∵∴−∴−＿一二・一・・−………−＿−＿−−、

束京大学大学院 総合文化研究科〒153−8902 日票区駒場3−8−1
いずみ きよし産業技術総合研究所 サイバーアシスト研究センター，さきがけ研究21〒135−0064江束区音滴：2−4ト6

うえだ かずひろ
東京大学大学院 情鍬苧環・学際情報学府〒153−8902 日黒区駒場3−8−1

2001年10月号

図1人二1二市場モデルの枠組み© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（21）549

より現実に近い人二工市場を構築するためには，現実のそれに比べて模擬トレーディング実験では，市場レ市場参加者の情報処三哩プロセスの分析を行い，そこかートは市場参加者の実際の二取引によって決まり，あらら得られた知見に基づき，よi）現実的なエージェント

かじめレート変動のシナリオは設定されていない．そを実装するというアプローチが有効であると考えられのため，トレーディングソフトを使った取引よ−）も，る．また，人⊥市場におけるエージェント同士の取引より現実の市場に近い状況下における取引である．まや情報交換といった相克作問をどのように行わせるのた，実際に人間同士が取引を行うため，トレーディンか，あるいは市場佃格をどのように決定するのかといグソフトを使った実験では分析できない市場参加者同った市場構造に関しても，その現実性を考えなければ士の相互作用についても分析が可能である．
以上のような理由から模擬トレーディング実験は，ならない．
より現実的で有効な人＿工市場モデルを構築するため

現実の市場参加者の情報処理プロセスを解明するための手法として，我々は，現実の人1削こ対する観察や実に非常に有効なアプローチであり，そこから得られる験，つまりフィールドワークを採用する．フィールド

知見は人二L市場のエージェントモデルを考える際にもワークとは，例えば実際の市場参加者へのインタビュ役に立つであろう．そこで以下では，模擬トレーディーや質問紙調査，そして人間が参加する実験などから，ング実験で得られたデータをもとに，市場参加者の情市場参加者の行動や思考を探ることである．その日lで報処理プロセスについてより詳細な分析を行った．ま特に我々は，次の章で挙げるような理由により，模擬ず初めに実験の具体的な方法を解説する．次に実験デトレーディング実験が有効であると考えた．本稿ではータを拝い′−て既存の人工市場モデルにおけるエージェ具体的な実験や分析の手順を示しながら，人工市場とントの検証を行った．そして，今までの人工市場モデの関連性からの考察を解説する．

ルのエージェントには採り入れられてなかった新たな3．模擬トレーディング実験からの示唆
模擬トレーディング実験では，現実の金融市場とほ2つの意思決定プロセスの発見を紹介し，最後にこれらの発見を人工市場モデルに実装するアイデアを考察する．

ぼ同じ仕組みをもったイ反想的な市場で人間同士が実際3．1模擬トレーディング実験の枠組みに模擬トレーディングを行う．そこで得られる市場参外国為替市場は，証券取引所のように1ヶ所に集中加者の取引ログと取引q】の会話の分析（Ericssonandした取引所があるのではなく，市場参加者同士によるSimon［5］）をすることにより，市場参加者の情報処分散した為替取引の集合をさす概念的なものであり，理プロセスをより詳細に特定することが可能となる．

それは銀行間市場と顧客市場に大別される．このうちこのような市場参加者個人の情報処理プロセスの分

銀行間市場では，銀行同士による直接取引とブローカ

析については，コンピュータディーラーと取引ができーという仲介業者を通して間接的に取引を行うブローるようにプログラムされたトレーディングソフトを使カー取引がある．そこで，電話を使って直接取引を，に取引をしてもらうというア電子ブローキングシステムを使ってブローカー取引をプローチでSmith［7，8］が研究を行っている．しかし，行うことができる架空の外国為替市場を構築し，実際トレーディングソフトはあらかじめ市場レート変動のの人間を使って模擬トレーディング実験を行った．

シナリオが設定されており，被験者の行う取引が市場

この模擬市場の舞台は架空の4ヶ固からなり，被験の相場に影響を与えるということはない．そのため，者は自国通貨を用いて3つの外貨を売買することによ

現実の市場で見られるような投機的な仕掛けがまったるトレーディング収益を競う．また，取引開始前には，く通用しない市場である．また，コンピュータディーその日発表される経済指標についてのアナリストのコ

ラーと人間が行う取引では，相手との取引を通して，メントが各被験者に渡され，取引中には電子ブローカ

相手の取引動機を探る・情報交換をする・相手を出しーを通じて5分に1回の割合でニュースが発表される．

ぬくといった現実の市場で行われているような人間同

なお，この模擬トレーディング実験は，シティバンク士の相互作用を見ることができない．そのため，ニュ東京支店が主催している研修用のシミュレーションゲ

ースに対する反応や為替リスクの管理に関して，市場ームであり，参加者は若手ディーラーである．年に2，参加者個人の独立した意思決定しか分析することがで

3匝I，25人前後の研修生が参加し，約1週間ホテルにきない．

泊り込みで午前中は外国為替に関する講義，午後は模って，実際にディーラー

550（22）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

擬トレーディングが行われる．模擬トレーディングは持された．

参加者が二人一組でチームを作り，他のチームと取引

3．3 複数の取引経路の使い分けを行ってトレーディング収益を競い合う．模擬トレー

この模擬市場では，為替を取引する方法として，デディングは30分のセッションを1E＝こ2〜3セッショ

ィーラー同士が電話で行う直接取引と電子ブローン行う．

グシステムを使って行うブローカー取引がある．ディーラーは，電子ブロー

この実験から得られた3つの知見について以下で紹

キン

キングシステムに白分が希望す

介する．まず3．2節で，模擬トレーディング実馬鋸こよるプライス（買値／売値）を入力した−），他のディーる既存の人工市場モデルの検証を紹介する．次に3．3

ラーが出したプライスで取引することができる．各デ節と3．4節で，模擬トレーディング実験による，既存ィーラーが出したプライスのなかでベストなもの（最の人⊥市場ではまだ実装されていない新たな発見を紹も安い売値／最も高い買値）が，このシステムに瞬時介する．に反映される．したがって，電子ブローキングシステ

3．2 エージェントの効用関数形

ムに表示されているプライスが，その瞬間の市場のベ和泉と植田の人工市場モデルでは，各エージェントストプライス（マーケットレート）として扱われる．

は知覚された材料をもとにレート予想を行った後に戦ディーラーが他のディーラーを電話で呼び出して直接略決定を行う．戦略決定とは，各エージェントが自分取引を行う時には，このマーケットレートを参考にし自身の予想を用いて，レートがいくらなら円やドルのて値付けがなされる．

実際の外国為替市場でディーラーがブローカー取引資本をどれくらい売り買いするかを決定することである．各エージェントはドル資産保有高を評佃する効用を利用するメリットとしては，ディーラーが市場のベ関数を持っており，この関数を最大にするような戦略，ストプライスを探しているときに，特に相手が誰であすなわちドル資産保有高が最適になるような注文を市るかを意識することなく使える点が挙げられる．しか場に出す．この際，どのような効用関数を用いるのがし，この模擬市場に関しては，ブローカーに注文を出妥当なのであろうか．和泉と植日］のモデルでは，すべすことによって自分に有利な市場操作が行えるというての市場参加者の効用関数は式（1）のような負の指数関メリットの方が大きい．すなわち，その瞬間のマーケ数であると仮定しているが，我々の実験データによりットレートよりも有利なプライスでプロ｝カーに注文

この関数形の現実性を検証した．

を出せば，そのプライスが即マーケットレートになる

U（Ⅳ）＝−e￣αW（1）ので，例えばその瞬間のマーケットレートよりも高い

ただし，Uは効用関数，Ⅳは総資本，αは定数であ買値の注文をたて続けに出せば，マーケットレートをる．

つり上げることが可能である．現実の市場では，ブロ一般に投資家の効用関数としては，2次関数型，負ーカー取引に参加しているディーラーが多数存在するの指数関数型，対数型，べき関数型，調整対数型，調ため，自分の意図する通りの市場操作は容易ではない

整べき関数型などが良く使われる．効用関数がこれらが，この模擬市場では25名程度のディーラーのどの関数であるかを特定するには，投資家の絶対リ加していないため，自分に有利な市場操作が行える場

スク回避度斤。（Ⅳ）の増減を調べれば良い（Levy合がある．このような実験環境は，マーケットメーカ［6］）．

ーがマーケットに与えるインパクトが非常に大きい状尺。（Ⅳ）＝−

しか参況であり，実際の市場で流動性が極端に少ない状況や，U′′（Ⅳ）（2）U′（Ⅳ）

取引量が非常に大きい市場参加者が存在している状況

模擬トレーディング実験の参加者の効用関数の形について調べるために，参加者の絶対リスク回避度の増減を調べた．結果，実験データからは絶対リスク回避度は総資本の増減に関係なく一定であることが分かった．この条件に当てはまる効用関数は，上記の6つの関数形のうち，負の指数関数型のみである．したがっであると解釈できる．一方，直接取引は当事者間での取引のため，自分の売買動向が直接的にマーケットレートに反映されないというメリットがあるので，ポジション1を大きく動かしたい時には直接，取引を行うことが多い．

そこで，データを取った2チームについて，ブローて，この模擬トレーディング実験の結果からは，外国為替ディーラーの効用関数として負の指数関数型が支

1通貨の持ち高のこと．100万単位を1本と数える．

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（23）551

カー取引と直接取引をどのように使い分けて取引を行

取引経路の使い分けは，これまでの人工市場モデルでっているかを調べた．その結果，一方のチームはその実装されていない．

2つの取引を区別することなく取引を行っていたのに3．4 リスク評価と直結した取引

対して，もう一方のチームはブローカー取引を駆使し相場の世界では，優れたディーラーは損切りがうまて市場操作を行いながら，直接取引でポジションを大いと言われている．指切りとは，ポジションをスクエきく動かすという使い分けをしていたことがわかった．

アに戻して評価損を確定し，これ以上損が大きくなら

図2は，このチームの取引の一部分について，ポジシないようにする行為である．通常ディーラーは損切り

ョンの時間変化を示したものである．縦軸がポジショルールを持っており，自分の予想にもとづいてポジシン，横軸が取引開始からの経過時間であり，この通貨ョンを持ったが予想とは違う方向に相場が動き評佃損全体のポジション変化に加えて，直接取引だけのポジを抱えてしまった場合に，ある一定以上の評価損が発ション変化とブローカー取引のポジション変化も示し生したら無条件に損切りを行う．てある．

このようなディーラーの損切り行為というのは，こ

この図をみると，このチームはこの通貨に関して最れまで人工市場のエージェントモデルでは実装されて初は売りから入り，その後買い戻していることがわかいない．和泉と植田のモデルでは，各エージェントはる．実際，このチームはこれらの取引によってかなり自分の予想レートと効用関数にもとづきポジションをの利益を上げていた．このチームの二人の会話を聞い変化させていっているが，実際のディーラーは予想のてみると，一人が開始から360秒後に「買い戻して」変化が起こらなくても評価損があるレベルを越えるとと指示を出しており，指示を受けた側の人は，その直指切りをしてポジションをスクエアに戻してしまう．

後から他の銀行を続け様に呼び出し，ポジションがス

そこで，このようなディーラーの損切り行為についてクエア2になるまでこの通貨の買い戻しを行ってる．

分析した．損切りの分析にはSmith［7，8］のリスク平

その一方で買い戻しを指示した人は，自分の指示とは面を用いた．リスク平面は縦軸にレート変化率，横軸正反対にブローカー取引を使って大量に売り取引を行に評価損益をとった平面であり，ディーラーの売買行っていた．図2の直接取引・ブローカー取引別のポジ動をこの2つの値によって分類すると，リスク平面はション変化からもその様子がわかる．彼らは自分達の図3のような領域に分割できる．

ョンを大量に動かす際に，ブローカー取引を使買い持ちの時，ディーラーはレートがある一定以上ってマーケットメークを行うことにより自分たちに有の割合で上昇するとさらにポジションを買い増し，反利に市場操作を行っていた．このように外国為替市場対にレートがある一定以上の割合で下降するとポジシにはブローカー取引と直接取引という2種類の経路がョンを手仕舞う．また評価損がある一定のレベルを越存在するため，ディーラーはこれらを使い分けるといえるとレートの変動に関係なく損切ると考えることがう戦略を取る場合があることがわかった．このようなできる．図4は実際にデータを取ったチームの取引にポジシついて20秒毎にリスク平面にプロットを行ったグラフである．
レート変化率買い持ちの時1†：ポジションを： 伸ばす

Ill

Il：利食う￣￣￣￣￣￣￣￣￣

損切るl

何もしない〝落とすからー・ポジションー直接取引のポジション′′買い戻しで′ふブローカー取引のポジション
手仕舞う

図2 ポジションの時間変化

2買い持ちでも売り持ちでもない状態のこと．
552（24）

図3 リスク平面© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

レート変化率
2‑I

1

リスク評価ステップ−2l◆取引なし有翼い取引息売り取引

図4 リスク平面へのプロット
取引経路決定ステップ

この図をみると，初め相場がFがると思って売l）ポジションをとったが予想とは逆に相場が上昇し，そのため評価損を抱えてしまい，しばらく何もせずに様子を見ていたことがわかる．しかし，そのr苗＝こも評価損がますます膨れ上がったので，このチームはある限界を越えたところで一気に指切りを行った．このようにディーラーは，自分のポジションに見切りをつけると，損切りをして一気にポジションをスクエアに戻してから再度相場に挑もうとする．損切−）過程では，特にニ

図5 戦略決定プロセス

ュースなどがない限りディーラーは相場の予想などを行わずに，ポジションをスクエアに戻すために取引をて取引量を決定する以前に，損切るか利食うかを評価行っている．したがって，実際のディーラーの情報処するステップが存在すると考えることができる．この理プロセスのより詳細なモデルを構築するためには，ステップをリスク評価ステップと呼ぶことにする．リ

このようなリスク管理と直結した取引ルールをモデル

スク評価には，例えば3．4節で川いたリスク平面などに組み込む必要がある．

を利用することが考えられる．

3．5 新しいエージェントモデルの提唱

リスク評価を行った結果，利食うあるいは損切ると以上の分析結果をもとに，人二1二市場におけるエージ決定した場合は，一気にポジションをスクエアに戻すェントモデルの精緻化の方法を考えた．通常，エージため取引量は自動的に決定される．リスク評価を行っェントモデルは，知覚・予想形成・戦略決定・学習のた結果，損切−）も利食いも行わないと決定した場合は，4つのプロセスからなる（図1）．このうち，我々は戦自分の予想レートと効用関数を使って取引量を決定す

略決定プロセスにおいてより詳細に，リスク評価ステる．取引量を決定した後は，その取引を行う際にブロップと取引経路決定ステップという2つの新しい￣F位ーカー取引と直接取引のどちらを使うかを決定する必プロセスを提案する（図5）．

要がある（3．3節）．このステップを取引経路決定ス

エージェントがレート予想を行った後に，その予想テップと呼ぶことにする．取引量が大きい場合，例えレートなら円やドルの資本をどれくらい売り買いするば大量にドルを買うことを決定した時，ブローカー取かを決定するのが戦略決定プロセスである．エージェ

引を使って大量にドルを買おうとすると，自分自身のントは最適な資産保有高に関する効用関数をもってお取引がマーケットレートの上昇効果をもたらすため結り，この関数が最大化するように取引量を決定すると果的に高値で買わざるを得なくなる．したがって，取してモデルを構築する場合が多いが，実際のディーラ引量が大きい場合は，直接取引を使うことが多い．取ーは自分のポジションに見切りをつけると，そのよう引量が小さい場合は，ブローカー耳弼I，lj当二接取引どちな効用を無視していったんポジションをスクエアに戻らを使っても大差はなさそうであるが，特に相手を意してしまう（3．4節）．したがって，効用関数によっ識せずに取引できるという点でブローカー取引の方を2001年10月号© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（25）553使うことが多い．また，ブローカー取引の流動性が低う．

い場合は，自分の思惑でマーケットメークが行うこと

このように模擬ディーリング実験は，人工市場研究が可能であるというメリットでブローカー取引が使わをより具体的で現実に適用できる研究として発展させれることもある．

るために必要不可欠なアプローチであると我々は考えている．

4． まとめ
本稿では，現実の市場参加者の情報処理プロセスの謝辞 本研究を行うに際して，御協力を頂いたシティ

解明を行うためのアプローチとしての，模擬トレーデバンク東京支店に心よりの謝意を申し上げます．また，ィング実験を紹介し，人工市場研究との関連性につい本研究に対して貴重なコメントを頂戴した，開一夫助て述べた．

教授・内田勇輔氏・三輪宏太郎氏・山田隆志氏（いずまず，既存の人工市場モデルで用いられているエー

れも束京大学）に深く感謝致します．

ジェントの効用関数について，その現実性を検証する参考文献

ために，模擬トレーディング美馬鋸こよって市場参加者の効用関数の特定を行った．模擬トレーディング実験を行うことの意義の1つは，構築した人工市場モデルの現実性の検証が可能になるということである．
模擬トレーディング実験のもう1つの意義は，市場参加者同士の相互作用や市場参加者個人の情報処理プ
ロセスの詳細について分析することによ−），これまでの人二L市場モデルでは実装されていない新しいプロセスの発見が可能になることである．模擬トレーディン［1］和泉潔，植田一博： 人工市場入門 ，人工知能学会誌，

Vol，15，No，6，pp．941−950（2000）．
［2］和泉潔，植田一博： 金融市場における意図せざる協調現象：人二r市場アプローチによる分析 ，植田一博，岡田猛編「協同の知を探る」，共立出版pp．199−227（2000）．
［3］和泉乳植田一博： 人工市場アプローチによる為替シナリオの分析 ，コンピュータソフトウェア，Vol．17，No．
5，pp．47−54（2000）．

［4］Izumi，K．and Ueda，K．： Phase Transitionin aグ実験の結果を分析したところ，市場参加者の戦略決

Foreign Exchange Market：Analysis Based on an

定においてリスク評価ステップと取引経路決定ステッ

ArtificialMarket Approach

プという2つの新しい下位プロセスを発見し，アルゴ

EvolutionaryComputation（2001，forthcoming）．

，IEEE Transactions on［5］Ericsson，K．A．andSimon，H．A．： ProtocoIAnaly−

リズムを措定することができた．
今までの人工市場モデルでは金融価格の変動パターンや現在市場全体でどのような要因が重要視されているかといったことに対して，新たな知見を得ることができた．しかしながら，各市場参加者の具体的な投資戦略に関する示唆を得ることはできなかった．我々が模擬ディーリング美馬如こより発見した2つの新しいプ
ロセスを人工市場に実装し，投資戦略について、エージ
ェントに学習させれば，例えばこういった時にはどの

sis：VerbalReportsasData［6］Levy，H．：，MITPress（1993）．

Absoluteandrelativeriskaversion：Anexperimentalstudy，JournalofRiskandUncertainty，vol．8，pp．289−307（1994）．
［7］Smith，K．C．S．： Howcurrencytradersthinkabout
the spot market s thinking ，In Proceedings of the19th AnnualConference of the Cognitive Science
Society，pp．703−708（1997）．

［8］Smith，K．C．S．： DecisionMakinginRapidlyChan−

ような投資戦略をとれば良いのかといった具体的な示

ging Environments：Tradingin the Spot Currency

唆も人工市場モデルから分析できるようになるであろ

Markets ，PhDthesis，UniversityofMinnesota（1996）．

554（26）

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