アカデミックアプローチ

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アカデミックアプローチ

経済学と数学的アプローチ

理系の数学者から見たら、文系の経済学の方程式は易しいと揶揄されます。実際、長い時間概念的な捉え方が一般的で数式化されていなかったり、1次回帰や重回帰の法則が主を占める時期が長く続きました。近代に入って数学者を含む科学者が金融の世界に足を踏み入れ活躍するようになったと思います。

 

統計学と金融

その中でも特に統計学は重要な位置を占めており、AI全盛期の今日でも当社では統計分析を重視しています。

何故ならば、AIには意味のある学習データ=因果関係が分かっているデータ=統計的に因果関係が示せるデータが重要だからです。

 

電磁気学と金融

かく言う私は数学科出身でも経済学出身でもなく、情報学科の前身である電気工学科の出身です。そのおかげで、金融工学ではあまり利用されていない数式が度々頭をよぎります。例えば制御工学で使われている振動関数は為替のモデリングに適切です。そして電磁気学の数式さえも当社のエンジンでは活用しています。この実例を見ていると、まだまだ理系の研究者が十分検討し尽していない金融工学分野は沢山あり、既知の法則性を適用するだけで新しい発見が得られる可能性があります。

もちろん日米の最高学府と称される大学院で修士号・博士号をいただいておりますので、一通りのことは理解している自負はありますし、既存の研究者と違った視点を持てていることが新しいアルゴリズムやAIエンジンの開発の助けとなっているのでしょう。

 

(荻野 調 Founder&CEO)

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