投稿日: May 29, 2013 1:40:37 AM
JAFEE評議員会は、2013年2月末までに申請のあった下記の研究部会設置申請を承認いたしました。
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高頻度データ・ビッグデータ活用法研究部会
（主宰：林高樹（慶應義塾大学）、主幹事：高橋大志（慶應義塾大学））
（設立趣旨） 情報通信技術の目覚ましい発展、すなわち、計算処理能力やメモリ容量の増大、通信処理速度の飛躍的向上に伴い、様々な分野においてビジネスデータは質・量ともに増大しています。金融証券市場に関する一日内の取引を記録した「高頻度データ」、 ニュース提供会社がリアルタイムで市場に流す「ヘッドライン・ニュース」データ、ウェブ上で採取される構造化されてない「ビッグデータ」等の大規模データの戦略的な活用は、金融機関、証券会社をはじめとする市場参加者にとって、大変重要な課題です。
そして、これら大規模データの金融業務への活用には、欧米先進国の最新の実務や研究動向を把握するばかりでなく、高いレベルの数理能力、統計学・計量経済学、ファイナンスに関する知識や、プログラミング・スキルを持った人材の育成が必要です。
そこで、金融証券取引に関する「高頻度データ」や、ニュース提供会社がリアルタイムで市場に流す「ヘッドライン・ニュース」データ、ウェブ上のテキストデータを活用した統計分析の方法論・技法ならびに、市場リスク管理、資産運用、トレーディング等への活用法に関して、情報交換し合い、互いに切磋琢磨する場が、国内の金融証券業界の確実な成長、国内市場の発展のために、大変重要と考えます。
国内において、欧米におけるこの分野の実務最前線や学術動向を追いかけ、さらには、国内発の革新的な理論・方法論を生み出すことが望まれています。以上の問題意識から、ここに、「高頻度データ・ビッグデータ」の高度利用に関する部会を組織すべく、ここにその意思を表明させていただきます。
当部会は「JAFEE高頻度データ・ビッグデータ活用法研究部会」と称し、高頻度データ、ニュースデータ、ウェブ上のテキストデータ等を金融実務に応用する方法論に関する最先端の研究内容を随時取り上げます。さらに、高頻度トレード・アルゴリズム取引、マーケット・マイクロストラクチャ分析、機械学習、人工知能、経済物理、エージェント・モデリングなど関連分野のトピックについても、幅広くカバーしたいと思います。この部会では、以上のような研究対象・分野に興味を持つ参加者が, 互いの知識や経験を持ち寄り，海外の実務や学術研究の動向に関する調査も行うことで, より深い理解を共有することが目的です。その成果は会報などを通じて，会員の皆様にも還元できればと考えております。
当面は、月１回または隔月１回程度、慶應義塾大学日吉キャンパス内において、JAFEE会員が自由に参加できる研究会を開催する予定です。その成果はジャフィー大会において本研究部会がセッションを企画・実現等を通して、広く会員の皆さんに還元できるようにしたいと考えています。
同研究部会への参加希望や活動内容の照会については、
hfbigdata-rg@jafee.gr.jp
にお願いいたします。