社会工学学位プログラムとサービス工学学位プログラムは、社会課題を解決し次代を切り拓く、新たな理系人材の育成を目指します。

金澤 輝代士(KANAZAWA Kiyoshi)

金澤 輝代士

職名 助教
研究室 3F1235
所属 システム情報系 社会工学域
担当 学群 理工学群 社会工学類
大学院 システム情報工学研究科 社会工学専攻 (社会工学学位プログラム)
専門分野名 金融データ解析,マーケットマイクロストラクチャ,経済物理,統計物理,確率過程
学位 理学(博士),京都大学,2015年
学歴・職歴 学歴:
2006年4月 東京大学 教養学部理科1類(入学)
2008年4月 東京大学 理学部物理学科(進学)
2010年3月      同上 修了
2010年4月 京都大学 理学研究科物理学・宇宙物理学専攻 博士前期課程(入学)
2012年4月 京都大学 理学研究科物理学・宇宙物理学専攻 博士後期課程(進学)
2015年3月      同上 修了

職歴:
2012年4月~2015年3月 学術振興会特別研究員DC1(京都大学 基礎物理学研究所勤務)
2015年4月~2016年3月 学術振興会特別研究員PD(東京工業大学 総合理工学研究科勤務)
2016年4月~2019年3月 東京工業大学 科学技術創成研究院 助教
2019年4月~現在    筑波大学システム情報系社会工学域 助教
担当授業科目 データ解析
所属学会 日本物理学会,情報処理学会,電子情報通信学会
代表的著書・論文 【論文】
1. K. Kanazawa, T. Sueshige, H. Takayasu, and M. Takayasu:
Derivation of the Boltzmann equation for financial Brownian motion: Direct observation of the collective motion of high-frequency traders.
Phys. Rev. Lett. 120, 138301 (2018)

2. K. Kanazawa, T. Sueshige, H. Takayasu, and M. Takayasu:
Kinetic Theory for Financial Brownian Motion from Microscopic Dynamics.
Phys. Rev. E 98, 052317 (2018)

3. K. Kanazawa, T.G. Sano, T. Sagawa, and H. Hayakawa:
Minimal Model of Stochastic Athermal Systems: Origin of Non-Gaussian Noise.
Phys. Rev. Lett. 114, 090601 (2015)

4. K. Kanazawa, T. Sagawa, and H. Hayakawa:
Stochastic Energetics for Non-Gaussian Processes.
Phys. Rev. Lett. 108, 210601 (2012)

【著書】
1. K. Kanazawa:
Statistical Mechanics for Athermal Fluctuation: Non-Gaussian Noise in Physics.
Springer Theses (2017)
主な受賞 2018年10月 人工知能学会金融情報学研究会(SIG-FIN) 2017年度 優秀論文賞 外国為替市場の個々のトレーダのトラッキング解析:ミクロモデルの提案とその平均場理論
2018年9月 東京工業大学 挑戦的研究賞・学長特別賞 実データ解析・理論解析に基づく外国為替市場のミクロ動力学の解明
2016年3月 日本物理学会 若手奨励賞 非ガウス型ノイズに駆動されるランジュバン方程式の理論
2015年3月 Springer Theses Award
その他の活動
研究概要 最近力を入れているのは金融市場のデータ解析・理論モデリングです.金融市場の高頻度なミクロデータ(オーダーブックデータといいます)を詳細に解析し,従来の時系列解析の枠組みでは理解できない複雑な現象を理解しようと試みています.今までは主に外国為替(FX)を研究して来ましたが,今後は株のミクロデータ解析とかにも手を出そうと思っています.

理論的な枠組みとしては確率過程の手法を頻繁に用います.また,統計物理で発達して来た様々な近似計算を援用することで問題を解析的に解ける形に落とすことをよくしています(数学的により正確に言うと,高次元の確率力学系に対してある種の縮約計算を通じて近似解(特に平均場近似解)を導出することを理論的に研究しています).

バックグラウンドが物理なので,金融だけじゃなく,普通の統計物理・生物物理も研究していたりします.割と何でも興味を持ったら手を出すスタンスです.
研究指導の方針 データ解析をテーマとしてはまずはお薦めしています(特に希望がなければ).今まで為替データの解析をメインでやってきましたが,特に拘りがあるわけではないので,要望があれば他種のデータを用いた解析も可能な限りサポートしようと思っています.データ解析をする際はプログラミング技能が必須になりますので,おいおいそういった内容を勉強していく必要はあります.

また,エージェントベースモデルの数値シミュレーションも選択肢として入ってきます.理論的な方向からは金澤がサポートしますので,数値実験をメインで行う選択肢もありですし,この選択肢はそれなりに現実的だと考えています.データ解析の結果と比較する形で進められるのがベストだと思います.

理論研究にも僕自身は今まで相当力を入れてきたので,理論希望の学生がいれば指導可能です.その場合は確率過程について基礎から全部教えようと思います.理論研究をやる場合は常微分方程式・偏微分方程式の最低限の知識と,ゴリゴリ計算することを厭わない精神が必要になります.(ただ当研究室は数学科の研究室ではないので,特に厳密数学の方向の知識は必要とはしません.)

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