GCI Research Heritage
GCI Research Heritage
学術研究の系譜 — From Academic Research to Investment Practice —
GCIは、創業以来、東京大学をはじめとする学術機関との共同研究を、運用研究・戦略開発の重要な基盤としてきました。デリバティブ、レーツ運用、ヘッジファンド、状態空間モデル、機械学習、センチメント分析など、研究テーマは時代とともに広がっています。本ページでは、2001年から2026年までの主な研究成果と、それらが現在の運用研究・戦略開発へとつながってきた系譜をご紹介します。
系譜 — 研究から運用戦略へ
| 研究の系統 | 年 | 現在の運用戦略との接点 |
|---|---|---|
| 転換社債評価・イールドカーブ戦略 | 2001–2003 | 信用リスクを伴う債券評価と債券ポートフォリオ運用の基礎研究 |
| アジア太平洋ヘッジファンドの選択とパフォーマンス分析 | 2006–2007 | ファンド・オブ・ヘッジファンズ運用、インハウス運用FOHFの研究的源流 |
| ヘッジファンド・レプリケーション／動的最適ポートフォリオ | 2008–2013 | CTA複製からトレンドフォロー戦略へ。インハウスCTA戦略とアクティブ・ヘッジ戦略の源流 |
| オプション評価・ドローダウン・高次漸近展開 | 2009–2013 | デリバティブ評価、ドローダウン・リスク管理、数値計算手法の基礎研究 |
| 状態空間モデル・粒子フィルタ・ファジィ論理 | 2016–2022 | マルチアセット運用、絶対リターン型エンジン群 |
| 日銀の国債買入とJGBイールドカーブ | 2018 | 円金利リサーチ。円金利戦略への応用可能性 |
| 機械学習・AutoEncoder・深層学習と漸近展開 | 2018–2020 | 非線形シグナル生成、ダイナミック・ヘッジ、金融数値計算への深層学習の応用 |
| センチメント分析・大規模言語モデル（LLM） | 2023–2026 | 株式センチメント戦略、AIを用いた運用 |