019-11

2017-10-11 (水) 09:09:55 (61d) | Topic path: Top / 019-11

第19回研究会

機械学習を用いた共和分ペア・トレード戦略

著者

今村光良(日興グローバルラップ株式会社, 筑波大学), 中川慧(日興グローバルラップ株式会社, 筑波大学), 吉田健一(筑波大学)

概要

機械学習を用いた株価予測については近年多く研究されている。しかしながら、その多くが株価ないし株価指数そのものをそのまま予測対象としている。一般に株価は非常に複雑な振る舞いを示し、予測が難しい。一方で、同業種同規模などの似通った銘柄間では価格差(スプレッド)が平均回帰することが知られている。そこで本研究では、株価そのものではなく、共和分性を満たす株価ペアのスプレッドを機械学習で予測する効率的なフレームワークを提案する。具体的には、LSTMを用いて、定常性を満足するモデルで最も代表的なAR(1)過程に従う時系列を事前学習する。そして学習したLSTMを用いてペア・トレード戦略に適用した結果、単純なAR(1)過程とLSTM単体よりも良好な結果が得られた。

キーワード

Pairs Trading, Cointegration, Machine Learning, Deep Learning

論文

fileSIG-FIN-019-11.pdf

添付ファイル: fileSIG-FIN-019-11.pdf 201件 [詳細]
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