ボラティリティ推定機能を持つ条件付き拡散モデルによる金融時系列生成

吉田凌也, 平野正徳, 今城健太郎

人工知能学会第34回金融情報学研究会, pp. 159-166, Mar. 2, 2025

Conference

人工知能学会第34回金融情報学研究会 (SIG-FIN)

Abstract

ボラティリティは資産のリスクを定量化し、投資戦略の最適化を行うために重要である。実現ボラティリティやGARCHモデルなど、様々な推定手法が提案されているが、正確に推定するのは難しい。本研究では新たなボラティリティ推定手法として、条件付き拡散モデルで金融時系列を生成し、同時にそのボラティリティも出力するアーキテクチャを提案した。シミュレーションにより得られた金融時系列を用いて実験を行い、提案手法が金融時系列とみなせるデータを生成でき、同時に推定したボラティリティが実現ボラティリティと相関を持つことを示した。

Keywords

ボラティリティ推定; 拡散モデル; 条件付き生成;

doi

10.11517/jsaisigtwo.2025.FIN-034_159

bibtex

@inproceedings{Yoshida2025-sigfin34,
  title={{ボラティリティ推定機能を持つ条件付き拡散モデルによる金融時系列生成}},
  author={吉田 凌也 and 平野 正徳 and 今城 健太郎},
  booktitle={人工知能学会第34回金融情報学研究会},
  pages={159-166},
  doi={10.11517/jsaisigtwo.2025.FIN-034_159},
  year={2025}
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