ニポティカ、計算知能を活用した金融AI論文をCIFEr 2026で発表

ニポティカの金融AI研究が国際会議で認められる

ニポティカ株式会社が、2026年9月10日から11日に東京都で開催されるIEEE主催の国際会議「Computational Intelligence in Financial Engineering and Economics (CIFEr 2026)」にて、2本の金融AIに関する論文を発表します。同社の研究チームは、機械学習や生成AIなどの高度な技術を駆使して、金融業界に革命を起こす成果を出しています。

CIFEr 2026について

この国際会議は、金融工学や経済学における計算知能の適用に特化したもので、世界中からの査読済み研究を集め、ネットワーキングの機会を提供します。参加者は最先端の研究成果に触れ、業界の進展について意見を交換する場となります。

採択された論文の概要

論文1: 日経平均が主導する株式情報フロー

「When Nikkei Leads: Persistent Japan-to-U.S. Equity Information Flow」という題のこの研究では、2022年から2024年におけるS&P 500と日経平均株価の情報の流れを詳細に調査しました。従来の見解では米国株式市場がグローバルな価格発見を主導しているとされていましたが、研究の結果、日経平均が一貫してS&P 500をリードし、特に東京市場の閉場からニューヨーク市場の開場にかけてそのシグナルが集中していることが分かりました。2024年の世界的な株安も、すでに存在していた情報の流れによるものであり、これは円キャリートレードや日本銀行の金融政策とも関連しているとされています。

論文2: OHLCVデータの制約保証型合成

もう一つの論文「Constraint-Guaranteed Synthesis of OHLCV Data」では、バックテストやシミュレーションで必要とされるOHLCVデータの生成方法を提案しています。この研究は、従来のAI手法が抱える制約の問題を解決するもので、各データバーを5つのコンポーネントに再パラメータ化し、制約違反を絶対に起こさない構造を実現しました。この手法により、1,255,500本のデータバーすべてで制約違反は一切記録されなかったと報告されています。これにより、金融市場のデータ解析やモデリングがより信頼性のあるものになると期待されています。